基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

来源：中国血液净化杂志2020年第5期北京时间：

作者：吴骅跃, 赵祥模

单位：长安大学 信息工程学院, 陕西 西安 710064"],"fundList_en":["National Natural Science Foundation of China (U1864204)

摘要：在基于视觉的自动驾驶环境感知中，路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰，针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像，很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析，并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法，通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素，有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力，大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力，并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域，因此识别车道线的速度得到大幅提高，可以满足自动驾驶对于实时性的要求。

关键词：交通工程,多干扰车道线检测,自适应车道线边缘提取,非车道线干扰过滤

基金资助：国家自然科学基金项目（U1864204）