基于机器视觉的车道偏离报警系统.pdf

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1、第39卷第5期东南大学学报(自然科学版)VO1．39NO．52009年9月JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Sept．2009doi：10．3969／j．issn．1001—0505．2009．05．012基于机器视觉的车道偏离报警系统于兵张为公龚宗洋(东南大学仪器科学与工程学院，南京210096)摘要：为了提高基于机器视觉车道偏离报警系统的可靠性和实用性，对基于视觉的车道偏离报警系统各个环节的优化做了研究．介绍了基于视觉的车道偏离报警系统的构成和工作原理，提出了各个环节的实现方法．通过选择直线车道数学模型和限

2、定车道提取的感兴趣区域(ROI)以简化系统复杂度和提高检测精度．首先使用方向可调滤波器进行图像预处理，然后使用Kalman预测器和距离判别法得到车道线有效点集，最后采用抗干扰能力强的Hough变换得出车道线参数．研究并采纳了一种无需对摄像头标定的车道偏离决策方法，通过综合道路图像中2条车道线的斜率值来判断车辆偏离车道的程度．实验表明，该系统具有良好的车道识别能力以及准确的偏离决策能力，能够满足高速公路环境车道偏离报警要求．关键词：车道偏离报警；方向可调滤波器；卡尔曼跟踪；偏离决策中图分类号：TP242．62文献标志码：A文章编号：1001—0505(2009)05—0928—0

3、5LanedeparturewarningsystembasedonmachinevisionYuBingZhangWeigongGongZongyang(SchoolofInstrumentScienceandEngineering，SoutheastUniversity，Nanjing210096，China)Abstract：Severalstudiesofoptimizationwerecarriedouttoimprovethepracticabilityandstabilityoflanedeparturewarningsystem(LDWs)basedonmach

4、inevision．ThesystemconfigurationandworkflOWofLDWsareintroducedandtherealizationofeachsegmentiSdescribed．ThelinearlanemodelandregionofinterestfROI)areadoptedtosimplifythesystemstructureandimprovethesys—temaccuracyfirstly．Then，bymeansofpreprocessofimagebasedonsteerablefilter，trackingmeth—odbas

5、edonKalmanpredictionandgatheringlaneedgepointssolutionthroughdistancediscrimina-tionway，thelaneiSextractedrobustly．Finally。thedecisionmethodaboutlanedeparturedecisionwithoutcalibratingthecameraisstudied．Experimentsshowthatthedevelopedsystemexhibitsgoodperformancesinrecognitionreliability．and

6、warningdecision．Whichcansatisfytherequirementsoflanedeparturewarningsysteminthestructuredhighwayenvironment．Keywords：lanedeparturewarning；steerablefilter；Kalmantracking；lanedeparturedecision近年来，随着世界范围内的高速公路里程数以交通事故的主要因素．若车辆在行驶过程中发及汽车保有量的急剧增长，在高速公路上发生的交生无意识侧向偏离时，有一驾驶辅助装置发出告警通事故也不断增加，而车辆无意识的偏离

7、车道是导以提醒驾驶员谨慎驾驶，此类交通事故将大大减致这些事故的一个重要的因素．美国联邦公路局统少．因此，车道偏离报警系统的研究与开发在国内计显示，2002年美国高速公路上发生的致命交通外得到了极其高度的重视，有很多与之相关的研究事故有近一半是由于车辆偏离车道而产生的．此成果被报道．然而，目前的研究成果大多停留外，统计表明，因驾驶员疲劳驾驶或精力不集中情在理论和算法的层次上，不涉及具体的系统实现．况下的操作失误而引发车辆偏离车道行驶是重大本文在研究现有基于视觉的车道偏离报警系统基收稿日期：20