【摘 要】
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自动驾驶车辆行驶至隧道、高架桥下或高层建筑物林立的城区时,全球定位系统（Global Position System,GPS）信号容易受到遮挡、干扰和屏蔽,车辆不能准确获取自身位置,导致驾驶和导航系统难以正常使用。已有的实时差分定位（Real Time Kinematic,RTK）、航位推测法和高精度地图等解决方法,均存在一定限制,为保证自动驾驶及自动导航的安全性、可靠性,宜补充更直接可靠的车辆位
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自动驾驶车辆行驶至隧道、高架桥下或高层建筑物林立的城区时,全球定位系统（Global Position System,GPS）信号容易受到遮挡、干扰和屏蔽,车辆不能准确获取自身位置,导致驾驶和导航系统难以正常使用。已有的实时差分定位（Real Time Kinematic,RTK）、航位推测法和高精度地图等解决方法,均存在一定限制,为保证自动驾驶及自动导航的安全性、可靠性,宜补充更直接可靠的车辆位置等交通信息获取方法,以备应急之需。本文基于一种可表征车辆位置等重要交通信息的特殊虚线交通标线,研究其图像识别方法,期望在紧急情况可对车辆位置等交通信息进行现场查询、校核,为自动驾驶和自动导航提供应急服务。主要研究内容如下:（1）系统介绍特殊虚线交通标线的设计原理、基本组成结构、标线数据块编码方法以及车辆位置等交通信息的字符化、数字化处理方式。（2）利用集成化道路工程CAD系统（ROADCAD2020）模拟生成标线平面图及路线三维透视效果图,展示特殊虚线交通标线实际使用效果;识别标线平面图,确定特殊虚线交通标线识别基本流程;在实际路面上模拟敷设特殊虚线交通标线,获取识别所需图像和视频数据。（3）对特殊虚线交通标线图像进行预处理,提高图像质量;利用标线与路表的灰度和颜色差异提出一种全局二值化算法,降低特殊虚线交通标线图像中的数据量。（4）研究特殊虚线交通标线定位方法。首先利用标线形状特征构建筛选算法,处理非标线区域,初步定位标线;之后构建迁移学习模型,判定图像是否为标线图像;最后利用标线的线形特征构建拟合算法,判定标线类型,精确定位标线。（5）研究特殊虚线交通标线识别方法。首先利用标线的结构特征构建分割算法,分割出完整标线;之后采用透视变换方法构建透视变换矩阵,将分割结果调整为俯视图形式;最后利用标线区域实际形态提出标线识别方法,并建立基于MATLAB的特殊虚线交通标线识别程序系统,模拟、分析和验证本文特殊虚线交通标线识别算法的可行性与正确性。本文主要结论:（1）特殊虚线交通标线的组成形式及敷设要求,在最大限度满足传统交通标线设置原理基础上,可表征车辆位置等交通信息,可行性高、实用性好;（2）针对特殊虚线交通标线设计的图像识别算法,识别准确率达到97.6%,可靠性良好;（3）采用设置特殊虚线交通标线及自动识别方法,可为自动驾驶及自动导航系统在紧急情况下查询、校核自身位置等交通信息提供一种可行的备用方法。
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