基于OpenCV的車道線實時檢測

1、基于OpenCV的車道線實時檢測報告人： 徐小藝小組成員：管棟 徐小藝2015年5月21日報告內(nèi)容一、項目背景一、項目背景二、項目原理二、項目原理 車道檢測與識別系統(tǒng)車道檢測與識別系統(tǒng) 道路預(yù)處理道路預(yù)處理 車道線特征提取車道線特征提取 車道線檢測車道線檢測直線檢測直線檢測 具體實施方案具體實施方案三、項目展示三、項目展示四、問題及解決方案四、問題及解決方案一、項目背景 歐洲國家發(fā)生的道路交通事故中有 1/3 是由車輛變道或車輛偏離其正常行駛車道區(qū)域所導(dǎo)致的 美國聯(lián)邦公路局的報告：如果可以獲得車輛與車道之間的相對位置信息，則可以防止 53%左右的車道偏離事故 針對路面標(biāo)線檢測的研究是實現(xiàn)車道偏

2、離警告系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),其對于實現(xiàn)車輛的完全自主駕駛具有深遠(yuǎn)的意義一、項目背景項目全稱：多功能行車記錄儀項目意義：希望開發(fā)出集成一些軟件功能的手機APP，并通過WiFi可以與行車記錄儀連接，開發(fā)出有賣點的產(chǎn)品部分功能： 車牌檢測 道路車輛檢測 車道線檢測一、項目背景 車輛輔助駕駛系統(tǒng)一、項目背景OpenCV簡介Open Source Computer Vision Library（開源計算機視覺庫）跨平臺、輕量級而且高效、免費OpenCV用C+語言編寫，它的主要接口也是C+語言，但是依然保留了大量的初級版本的C語言接口 二、項目內(nèi)容車道檢測與識別系統(tǒng)車道線檢測流程 道路預(yù)處理 車道線特征提取 車

3、道線檢測道路預(yù)處理：道路預(yù)處理： （a）道路圖像灰度化 （b）道路圖像濾波 （c）道路圖像增強道路預(yù)處理 道路圖像灰度化道路圖像灰度化道路圖像增強道路圖像增強車道線特征提取車道線特征提?。很嚨谰€特征提取：（a）二值化（b）圖像邊緣提?。╟）透視變換自適應(yīng)閾值二值化處理自適應(yīng)閾值二值化處理車道線特征提取 （b）圖像邊緣提?。喝N邊緣檢測算法Sobel算子：先對圖像進(jìn)行加權(quán)平滑處理,然后進(jìn)行微分運算Canny算子：先用高斯濾波去噪,對圖像進(jìn)行平滑處理;對平滑以后的圖像分別沿x,y方向求取偏導(dǎo)數(shù),來得到其邊緣梯度,然后分別在邊緣梯度的水平、垂直、45度和135度等四個方向上,用比較各自鄰近的像素,來

4、得到局部極大值。Kirsch算子：通過在八個不同的方向上,提取圖像的邊緣點,來獲得信息完整的圖像邊緣 另外，還有形態(tài)學(xué)方法（腐蝕、膨脹），采用的人較少。另外，還有形態(tài)學(xué)方法（腐蝕、膨脹），采用的人較少。車道線特征提取 （b）圖像邊緣提取 Canny算子提取邊緣圖像效果車道線特征提取 （c）逆透視變換逆透視變換就是在滿足道路平坦假設(shè)的前提下,把單目攝像機采集到的單幅圖像,從二維空間轉(zhuǎn)換到三維空間中,轉(zhuǎn)換過程中利用攝像機內(nèi)參數(shù)(焦距和光心)和外參數(shù)(俯仰角,水平偏角以及相機高度),得到一副沒有透視效果的二維圖像,轉(zhuǎn)換后的圖像效果是道路的俯視圖像。車體坐標(biāo)系和圖像坐標(biāo)系關(guān)系示意圖車道線特征提取 （c

5、）逆透視變換車道線檢測直線檢測 霍夫變換檢測直線霍夫變換檢測直線原理原理：它是將原始圖像空間中給定的直線上的點轉(zhuǎn)換成為參數(shù)空間中的一條直線,即在原始圖像中的直線上的所有點經(jīng)過轉(zhuǎn)換以后都會集中在變換空間中的某個點上形成峰值點。這樣就將直線的檢測問題簡化成找尋峰值點的問題。車道線檢測直線檢測 干擾信息干擾信息干擾信息干擾信息有用信息有用信息有用信息有用信息車道線檢測直線檢測 車道圖片進(jìn)一步處理車道圖片進(jìn)一步處理：干擾信息盡可能截掉，保留有用信息。否則容易造成誤檢測！霍夫變換霍夫變換檢測到的直線（直線過多?。z測到的直線（直線過多?。┸嚨谰€檢測直線檢測 霍夫變換檢測直線霍夫變換檢測直線 通過調(diào)整霍夫

6、變換的閾值參數(shù)（如檢測出的直線的長度），以及用直線的角度剔除一些直線，刪選出車道線具體實施方案三、項目展示四、問題及解決方案問題問題1：一條道車線旁可能會標(biāo)出幾條線解決措施：解決措施：先用隨機抽樣一致性算法（Ransac）合并直線，但比較麻煩；后來采用角度去最值的方法，效果不錯。問題問題2：檢測不連續(xù)解決措施：解決措施：如果某一幀沒檢測出符合條件的線（特別是虛線），用上一幀結(jié)果代替。問題問題3：視頻中攝像頭俯仰角變化的影響解決措施：解決措施：通過建立攝像機與車體坐標(biāo)系模型來標(biāo)定攝像機參數(shù)，然后在圖像坐標(biāo)系下，分割圖像獲得感興趣區(qū)域(ROI)；在ROI中提取車道線信息。四、問題及解決方案問題問題4：明顯的錯誤檢測結(jié)果的剔除解決措施：解決措施：有時候車道線明顯的檢測錯