MATLAB图像处理与机器学习驱动的自适应道路检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用图像处理与机器学习技术，从车载或航拍图像中高精度识别道路区域。系统支持道路边界检测、车道线识别和路面分类，适用于智能驾驶辅助与高精度地图生成。

详 情 说 明

基于图像处理与机器学习的自适应道路检测系统

项目介绍

本项目致力于开发一套高精度的自适应道路检测系统，能够从车载摄像头或无人机航拍图像中自动、精确地识别并提取道路区域。系统核心功能包括道路边界检测、车道线识别以及路面类型分类，可有效应对复杂场景及多变的光照与天气条件。该系统为智能驾驶辅助、高精度地图生成等应用场景提供了可靠的技术支持，并输出可视化的检测结果与量化的评估指标。

功能特性

• 多场景适应：算法具备自适应能力，能够有效处理不同光照（如阴影、逆光）和天气条件（如雨天、轻度雾霾）下的道路图像。
• 高精度检测：融合传统图像处理（边缘检测、Hough变换）与深度学习（语义分割）技术，实现高精度的道路区域与车道线识别。
• 多功能输出：系统不仅提供道路区域的二值掩码，还输出车道线的几何参数、叠加可视化图像以及包含多项指标的精度评估报告。
• 灵活配置：支持通过参数配置文件调整检测灵敏度、设定感兴趣区域等，以满足不同应用需求。
• 数据支持：提供校准数据接口，可利用相机内参进行透视变换校正，提升测量与几何分析的准确性。

使用方法

1. 准备输入数据：将待检测的道路图像（JPG/PNG格式，分辨率建议不低于640×480）放置在指定目录。根据需要，准备相机校准数据（内参矩阵）和参数配置文件。
2. 配置参数：在配置文件中设置相关参数，如检测模式、灵敏度阈值、ROI区域坐标等。
3. 运行主程序：执行系统的主入口程序以启动检测流程。
4. 获取输出结果：程序运行完毕后，将在输出目录生成以下结果：

* 道路区域二值化掩码图像。 * 包含车道线几何参数（如直线/曲线方程系数）的文本或数据文件。 * 在原图上叠加了检测结果的可视化图像。 * 精度评估报告（如使用标注真值数据进行评估）。 * 包含所有检测参数和坐标信息的结构化数据文件（MAT格式）。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 必要工具包：Image Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox
• 硬件建议：为获得最佳性能，尤其在使用深度学习模型时，推荐使用配备独立GPU（支持CUDA）的计算机。

文件说明

主入口文件作为整个系统的控制核心，负责协调各个功能模块的执行流程。它主要实现了系统初始化、输入数据读取与校验、算法参数配置、核心检测算法（包括图像预处理、边缘检测、车道线识别以及深度学习语义分割）的调度执行、结果图像与数据的生成与保存，以及最终检测精度评估报告的输出。