[IEEE 2018年第18届新兴地区信通技术进步国际会议(ICTer) - 斯里兰卡科伦坡(2018.9.26-2018.9.29)] 2018年第18届新兴地区信通技术进步国际会议(ICTer) - 自动驾驶车辆导航中雾霾环境下的车道检测与预测

DOI：10.1109/ICTER.2018.8615458 出版年份：2018 更新时间：2026-01-09 18:44:40

摘要： 车道检测与跟踪是基于视觉的自动驾驶导航中的关键问题。本文提出一种结合概率霍夫变换与运动矢量分析的新方法，用于车道检测、跟踪及偏离预警。该方法通过基于历史跟踪记录的学习机制，解决了现有系统在雾霾环境下的缺陷。通过HSL颜色模型提取路面与标线的显著色差特征来识别车道线，并仅对感兴趣区域(ROI)进行处理以降低计算量。采用Canny边缘检测提取选定区域边缘后，利用概率霍夫变换检测直线特征进行车道识别。基于Lucas-Kanade光流算法的运动矢量分析可监测车辆运动轨迹以实现偏离预警。系统通过历史检测记录在雾霾条件下持续跟踪车道，并为无标线道路提供近似车道预测。实验使用车载前置摄像头视频数据验证，结果表明：该算法在车道检测中灵敏度达81.9%，无标线道路近似预测准确率为63.5%；当亮度阈值设为140时，检测算法精确度83%、召回率68%、F1分数0.75。该算法可进一步优化，为自动驾驶车辆在不同场景下选择安全车道提供精准决策支持。

作者： Bandarage Shehani Sanketha Rathnayake，Lochandaka Ranathunga

AI智能分析

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研究概述实验方案设备清单

研究目的

研究一种在雾霾环境下用于自动驾驶导航的车道检测与跟踪新方法，解决现有系统的缺陷，并为无车道线道路提供车道偏离监测和近似车道预测功能。

研究成果

所提出的算法在车道检测中实现了81.9%的灵敏度，在近似车道预测中达到63.5%，同时具有83%的精确率、68%的召回率和0.75的F1分数。该算法有效解决了雾霾环境下的缺陷问题，并提供了连续跟踪与预测功能，但在自动驾驶导航的决策优化方面仍有提升空间。

研究不足

该算法在车道检测与预测的灵敏度和精确度方面存在局限，在指导自动驾驶车辆根据不同情况准确选择安全车道方面仍有改进空间。

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