视觉道路检测系统的研究

视觉道路检测系统的研究

先进的驾驶员辅助系统应具有分析道路场景的能力。道路场景的分析包括道路检测（主要包括道路定位、确定道路与车辆的相对位置、分析车辆的行驶方向）和障碍物检测（主要定位本车路径上的障碍物）。对于车道边界的检测、道路几何形状的估计、车辆的定位是本研究的重点，因为这些均为汽车侧向和纵向控制所需要。在这一领域中，车载视觉系统相比激光雷达和毫米波雷达的车载传感器有诸多优势（高分辨率、低能量消耗、低成本等）。

本文对视觉道路检测系统进行了综合性回顾。将各种图像处理算法总结为4个阶段：①预处理。包括去除噪声、阴影，色彩转换和逆透视；②特征检测。包括特征选择和特征提取；③拟合过程。将识别出的离散点拟合成车道线模型；④追踪过程。减小计算量，并提高检测精度。

刊名：ACM Computing Surveys（英）

刊期：2013年第10期

作者：Sibel Yenikaya et al

编译：王也