6 改進(jìn)應(yīng)用

該模型不僅適用于公路等有車道線的結(jié)構(gòu)化道路，也可適用于車轍痕跡較為清晰的鄉(xiāng)間土路、沒有車道線的柏油路等非結(jié)構(gòu)化道路， 能夠較為準(zhǔn)確地檢測道路的消失點(diǎn)。當(dāng)車輛行進(jìn)方向偏離其消失點(diǎn)時， 提醒司機(jī)采取相應(yīng)的措施， 從而實(shí)現(xiàn)了車道偏離預(yù)警， 可以有效地抑制事故的發(fā)生。圖12 為對白色區(qū)域進(jìn)行Gabor 卷積運(yùn)算， 將卷積結(jié)果較大( 即能量較大) 的點(diǎn)的方向繪制出來， 如圖12 右圖所示?？梢钥闯?， 方向基本指向道路的消失點(diǎn)。圖13 為復(fù)雜道路的消失點(diǎn)， 其中圓圈表示消失點(diǎn)投票結(jié)果。

本文對合肥公交專用車道進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有很強(qiáng)的適用性，能夠準(zhǔn)確地檢測到車輛所在車道的車道線，并對其車道作出正確的判斷。車道識別結(jié)果如圖11所示。

本文提出了基于道路紋理特征的車道線檢測方法，將直線模型算法成功移植到DM6437開發(fā)平臺。通過攝像頭實(shí)時采集道路圖像(25 S/s,圖像大小為720×576)，實(shí)時統(tǒng)計車道線信息，并在城市道路上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)測試，平均每幀圖像的算法耗時控制在50 ms以內(nèi)，能夠較為準(zhǔn)確地檢測出車道線的位置，具有較強(qiáng)的實(shí)時性和魯棒性。