概述:
自动驾驶汽车中确保驾驶员和乘客安全环境的重要系统之一是高级驾驶员辅助系统(ADAS)。自适应巡航控制、自动制动/转向、车道保持系统、盲点辅助、车道偏离警告系统和车道检测都是ADAS的示例。车道检测向车辆的智能系统显示特定于车道线结构几何特征的信息,以显示车道标记的位置。包括几何建模和传统方法,而人工智能包括深度学习和机器学习。一些研究使用独立的深度学习实现来解决车道检测问题。
车道检测(lane detect)是一项计算机视觉任务,涉及在道路场景的视频或图像中识别行驶车道的边界。目标是实时准确地定位和跟踪车道标记,即使在照明不良、眩光或复杂道路布局等具有挑战性的条件下也是如此。车道检测是高级驾驶员辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车的重要组成部分,因为它提供有关道路布局和车辆在车道内位置的信息,这对导航和安全至关重要。这些算法通常使用计算机视觉技术的组合,如边缘检测、颜色滤波和霍夫变换,来识别和跟踪道路场景中的车道标记。
在道路条件下,开发驾驶员辅助系统非常重要。由于突然出现坑洼、颠簸或突然转弯,驾驶员发现很难控制车辆,因为这些地方的路标大多不太明显或缺失。假设车辆有一个集成了运动摄