道路标记实时检测与分类

道路标记实时检测与分类

提出了使用未校准相机检测和识别道路车道线标记的方法。首先，检测出基于线性-抛物线模型的车道线边界。然后，给出了一个简单的模型，用来表示人行道的像素，并且利用这个模型估计相关的车道线像素。基于被检测的车道标记，计算出一组特性，一串二进制分类器用来分辨5种类型的标记：虚线、虚-实线、实-虚线、单实线和双实线。试验结果显示，提出的方法在不同场景下（阴影、变化的光照条件等）应用，都能够展示出良好的分类结果。

对于车道线检测算法，首先确定一个基本的感兴趣区域，以减小计算量，并提高检测的精准程度；然后利用边缘检测算子进行边界识别，利用霍夫变换将边缘线中的直线成分提取出来，即可成为需要的车道检测结果；之后是针对车道线的分类方法提出了一种函数，这种函数是之前计算检测结果的加权平均，其值是随时间变化的。每种不同类型的车道标记线函数随时间变化的规律不一样，根据这种特征可提取出一组特征值，并根据其数值能够判断检测出的车道线是上述5种类型的哪一种。在多种工况下对这种算法进行了测试，测试工况覆盖了以上5种车道线类型，并有复杂的光照条件和阴影分布。

Mauricio et al.Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2013 26th SIBGRAPI- Conference on 5-8 Aug.2013.

编译：王也