基于机器视觉的车道线检测技术的概述

樊钦嘉   邢烽浩  郭子澎  薛乐乐  梁强盛

中北大学

摘要：随着自动驾驶和辅助驾驶技术的迅速发展，车道线检测作为智能交通系统中的关键技术之一，受到了广泛的关注。本文针对基于机器视觉的车道线检测技术进行了综述。首先介绍了车道线检测的背景和意义，其次探讨了车道线检测的挑战和难点。随后，对车道线检测的基本流程进行了详细介绍，包括图像预处理、特征提取、车道线识别和跟踪等步骤。然后，对常用的车道线检测算法进行了分类和比较，并详细讨论了各种算法的优缺点。最后，对未来车道线检测技术的发展趋势进行了展望。

关键词：机器视觉；车道线检测；智能交通；图像处理；特征提取

 正文：

1背景概述

随着汽车工业的飞速发展和智能交通技术的不断创新，自动驾驶和辅助驾驶技术正逐渐成为现实。作为自动驾驶和辅助驾驶系统中至关重要的一环，车道线检测技术引起了广泛的关注。通过机器视觉技术，车道线检测可以准确、实时地识别道路上的车道线，为自动驾驶系统提供精准导航和车辆控制的基础[1]。车道线检测的意义在于帮助车辆实现自动导航和辅助驾驶功能。在自动驾驶模式下，车辆需要能够准确识别道路上的车道线，以便保持正确的行驶轨迹。而在辅助驾驶模式下，车辆可以通过车道线检测技术提供的信息来辅助驾驶员进行车道保持或变道操作，从而提高驾驶的安全性和舒适性。

然而，车道线检测面临着一系列挑战和难点。此外，因为道路上的车道线形状和颜色各异，算法需要具备良好的适应性和鲁棒性。为了克服这些挑战，研究者们提出了许多基于机器视觉的车道线检测算法。这些算法通常包括图像预处理、特征提取、车道线识别和跟踪等步骤。图像预处理用于降噪和增强车道线的对比度，特征提取则旨在从图像中提取有关车道线位置和形状的信息。车道线识别和跟踪则是根据提取到的特征对车道线进行标记和跟踪，以实现实时跟踪和准确的车道线识别。

2车道线检测技术的研究现状

近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，基于机器视觉的车道线检测算法得到了迅速的发展。常见的车道线检测算法包括传统的基于特征提取和分类器的方法，以及基于深度学习的端到端方法。

传统方法主要依赖于图像处理和计算机视觉技术，包括边缘检测、色彩空间转换、霍夫变换等。这些方法通常需要手工设计特征提取和分类器，如Canny边缘检测算法、Hough变换等[2]。然而，传统方法在复杂环境下的鲁棒性和准确性受到限制。深度学习方法则利用深度神经网络来自动学习特征和模式，并通过训练数据进行端到端的学习和预测。这些方法可以有效地从复杂的图像中提取车道线信息，并具有较好的鲁棒性和准确性。常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

3 精确检测车道线的技术难点

(1) 光照条件变化：光照条件的变化会影响车道线的可见性。强烈的阳光或夜间照明不足可能导致车道线信息模糊或不可见，给车道线检测带来困难。

(2) 复杂背景和遮挡物：道路上的背景干扰和遮挡物可能使车道线的识别变得困难。例如，树木、建筑物或其他车辆在图像中出现时可能与车道线产生混淆，干扰车道线的检测和跟踪。

(3) 车道线形状和颜色多样性：不同道路上的车道线形状和颜色各异，算法需要具备良好的适应性和鲁棒性，能够准确识别不同类型的车道线。

(4) 实时性要求：车道线检测需要实时性，尤其是在高速行驶或复杂交通环境下。算法不仅需要保证准确性，还需要具备较低的计算复杂度和快速的响应能力。

(5) 鲁棒性和稳定性：车道线检测算法需要具备鲁棒性和稳定性，能够在各种复杂场景下保持高效和准确。例如，雨天、积雪、坑洼路面等恶劣天气和路况对车道线检测造成挑战。

4车道线检测的算法内容以及基本流程

4.1 传统图像识别的算法流程

传统的识别方法是通过机器视觉所得到的道路图像进行进行图像的算法处理，主要流程如下图1所示：

图1 图像处理流程

①图像预处理：

首先，需要对输入的图像进行预处理，以提取并增强车道线的特征。常见的预处理步骤包括图像去噪、色彩空间转换、图像平滑等操作。去噪可以通过应用滤波器（如高斯滤波器）来减少图像中的噪声。色彩空间转换可以将图像转换为适合车道线检测的色彩空间，如灰度图或HSV色彩空间。

②特征提取：

在预处理之后，需要从图像中提取车道线的特征。常用的特征包括边缘、颜色和纹理等。边缘检测是一种常见的特征提取方法，可以通过Canny边缘检测算法来获取图像中的边缘信息[3]。颜色特征可以通过选择特定的颜色通道或阈值化来提取图像中的车道线。纹理特征可以通过纹理分析方法来检测图像中的纹理模式。

③车道线检测：

在特征提取之后，需要利用相应的算法来检测车道线。常用的算法包括传统的基于特征提取和分类器的方法，以及基于深度学习的端到端方法。

④车道线跟踪：

车道线检测之后，还需要对检测到的车道线进行跟踪，以实现对车道线的持续识别和追踪。车道线跟踪可以通过在连续帧之间匹配和更新车道线的位置和形状来实现。常用的跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。

⑤结果输出与车辆执行：

最后，算法需要将检测到的车道线结果输出，通常以可视化的方式呈现给驾驶员或其他系统进行进一步处理和应用。可以在图像上绘制出检测到的车道线，也可以通过增强现实技术将车道线信息叠加在驾驶员的视野中。

4.2 机器视觉的智能处理算法

4.2.1 Canny边缘检测算法

Canny边缘检测是一种经典的图像处理算法，可以有效地检测图像中的边缘。它利用梯度信息来寻找图像中的强边缘，并通过阈值化和非极大值抑制等操作来提取边缘线。

4.2.2 霍夫变换算法

霍夫变换是一种常用的直线检测算法，可以在参数空间中检测出图像中的直线。它将图像中的边缘点映射到参数空间中，并通过阈值化和对参数空间进行投票来确定直线的位置和方向。

4.2.3 RANSAC算法

RANSAC（Random Sample Consensus）是一种鲁棒的参数估计算法，常用于拟合图像中的直线或曲线。它通过随机采样和模型拟合来选择最佳的模型参数，并通过迭代过程去除异常值，从而得到更准确的拟合结果。

这些算法在实际应用中常常结合使用，例如可以先使用Canny边缘检测算法提取图像边缘，然后使用霍夫变换或RANSAC算法检测直线或曲线，最后结合颜色信息或深度学习模型进行进一步的车道线检测和跟踪。

5结语

车道线检测技术在智能驾驶等领域具有重要的应用价值。本文对基于机器视觉的车道线检测技术进行了概述和总结，介绍了常见的算法和流程，并讨论了其应用和挑战，并总结了基于机器视觉的车道线检测技术的发展现状和未来趋势。随着深度学习技术和硬件算力的发展，基于深度学习的车道线检测技术将逐渐成为主流，并且与其他智能驾驶技术相结合，实现更加智能化和安全性更高的驾驶体验。为相关领域的研究人员和工程师提供了参考和启示。未来，我们期待更多的创新和进展，为实现智能驾驶的可持续发展做出贡献。

参考文献：

[1]吴华.基于机器视觉的车道线检测算法研究[J].科技视界,2021(04):78-79.

[2]王秋生,贺云涛,张晓辉等.基于无人机航拍图像的车道线检测方法综述[J].无人系统技术,2019,2(05):9-16.

[3]赵强,王瑞,朱宝全等.基于机器视觉的车道线检测研究进展综述[J].计算技术与自动化,2022,41(01):34-40.