车道检测算法

资 源 简 介

车道检测算法

详 情 说 明

车道检测算法是计算机视觉领域的重要应用，主要用于自动驾驶和辅助驾驶系统。这类算法通过分析车辆前方道路图像，识别出车道线的位置和走向。

典型的车道检测算法通常包含以下几个核心步骤：

首先进行图像预处理，将原始RGB图像转换为灰度图或特定颜色空间，增强车道线特征。常用的方法包括边缘检测、颜色过滤等操作，目的是突出车道线与路面的对比度。

然后通过霍夫变换等几何检测方法，从预处理后的图像中提取直线特征。现代算法还会结合机器学习模型来提高检测精度，比如使用卷积神经网络直接预测车道线位置。

最后需要对检测结果进行后处理，包括拟合平滑曲线、滤除错误检测以及预测车道线的延伸方向。高级算法还会结合车辆运动状态和地图信息来提高稳定性。

车道检测技术面临的挑战包括光照变化、道路损坏、遮挡物干扰等情况。最新的研究方向正朝着多传感器融合和端到端深度学习方向发展。