【摘 要】
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车道检测是许多高级驾驶员辅助系统(ADAS)的基础，例如车道偏离警告系统(LDWS)和车道保持辅助系统(LKAS)。本文的主要目的是采用图像处理技术来检测道路上的车道线并获取车道边界，为智能交通辅助驾驶提供车道信息。 论文的主要工作是基于霍夫变换(HT)进行道路上的车道线检测，获得直道和弯道上的车道线，并应用概率霍夫线变换(PHL)来获得车道边界。主要工作如下：(1)组合使用了霍夫变换和概率霍夫
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车道检测是许多高级驾驶员辅助系统(ADAS)的基础，例如车道偏离警告系统(LDWS)和车道保持辅助系统(LKAS)。本文的主要目的是采用图像处理技术来检测道路上的车道线并获取车道边界，为智能交通辅助驾驶提供车道信息。
论文的主要工作是基于霍夫变换(HT)进行道路上的车道线检测，获得直道和弯道上的车道线，并应用概率霍夫线变换(PHL)来获得车道边界。主要工作如下：(1)组合使用了霍夫变换和概率霍夫线变换进行车道检测，首先用HT完成车道线检测然后用PHL进行车道边界检测，检测的车道包括直道和弯道两种。(2)对比了多种边沿检测算子，优选了Canny和Sobel算子实现车载摄像头捕获图像的道路锋利边缘并用于构建ROI区域。(3)对上述车道检测方法进行了多种场景的不同道路类型的视频图像测试，首先采集了不同环境和类别的车道视频图像，包括不同摄像帧率、白天和黑夜、不同天气(晴天、阴天、雨天)、阴影遮挡等条件，以及考虑不同颜色、材质、照明、包围环境下的各种道路，然后结合OPCV平台对多种参数和阈值进行了大量对比测试。
实验结果表明，文中采用的车道检测模型和参数设置，可以准确检测不同场景的图像/视频中的车道线，能够为辅助驾驶系统提供清晰的车道信息。
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