基于MATLAB的智能车道弯道检测与识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发车道线检测系统，专注于复杂道路场景下的弯道识别。通过图像处理与计算机视觉技术，支持实时/离线处理视频图像，精准提取车道特征，提升道路安全性与驾驶辅助能力。

详 情 说 明

基于MATLAB的智能车道弯道检测与识别系统

项目介绍

本项目致力于开发一种高效、准确的车道线检测系统，特别侧重于在复杂道路场景下对弯道车道的识别。系统通过MATLAB实现图像处理与计算机视觉技术，能够实时或离线处理路面图像或视频，提取车道线关键特征。系统能够识别车道边界、绘制车道线，并对弯道区域进行特别标记，最终计算曲率及车辆行驶偏移情况。适用于自动驾驶辅助系统和智能交通监控场景。

功能特性

• 复杂场景适应：在多种道路条件下（如光照变化、部分遮挡）实现稳定检测
• 弯道精准识别：专门优化弯道车道检测算法，对曲线车道进行高亮标注
• 多数据源支持：兼容单张图片、图像序列、视频文件及实时摄像头输入
• 量化分析输出：提供车道曲率半径、车辆偏移量等关键参数的数值化结果
• 实时处理能力：支持实时视频流处理，满足实际应用场景需求

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理图像/视频文件放置在指定输入目录
2. 配置检测参数：根据实际场景调整边缘检测、霍夫变换等算法参数
3. 执行主程序：运行系统主控模块开始处理过程
4. 查看输出结果：

- 图像/视频输出：标记车道线和弯道区域的可视化结果 - 数据报告：包含曲率半径、偏移距离等量化指标的文本文件

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox
• 硬件建议：

- 内存：至少4GB RAM - 处理器：Intel Core i5或同等性能以上 - 存储空间：1GB可用磁盘空间

文件说明

项目主程序作为系统的核心控制单元，负责协调整个检测流程的调度与执行。它实现了从数据输入、预处理到特征提取和结果输出的全链路功能，具体包括图像视频数据的读取与解析、调用底层算法模块进行车道线边缘检测、基于霍夫变换原理完成车道线识别与拟合、对弯道区域进行特殊处理与标注，以及最终生成包含几何参数和可视化结果的综合输出。