【摘 要】
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车道线检测是智能汽车环境感知的重要任务,能够为车辆提供可行驶区域信息。现阶段车道线检测算法存在场景适应性较差的问题,限制了车道偏离预警系统与车道保持辅助系统等ADAS功能的应用范围。因此,本文以提高复杂交通场景下车道线检测算法的适应性为目标开展研究,对于提升驾驶辅助系统的可靠性具有重要意义。首先完成车道线检测系统的搭建,通过分析不同车道线检测算法实现流程并对比其检测效果,总结影响算法在不同场景下表
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车道线检测是智能汽车环境感知的重要任务,能够为车辆提供可行驶区域信息。现阶段车道线检测算法存在场景适应性较差的问题,限制了车道偏离预警系统与车道保持辅助系统等ADAS功能的应用范围。因此,本文以提高复杂交通场景下车道线检测算法的适应性为目标开展研究,对于提升驾驶辅助系统的可靠性具有重要意义。首先完成车道线检测系统的搭建,通过分析不同车道线检测算法实现流程并对比其检测效果,总结影响算法在不同场景下表现的关键因素,然后对基于显性特征的车道线检测算法进行研究,探索并总结有助于提升算法检测能力的先验信息,最后将先验信息引入基于隐性特征的车道线检测网络中,增强神经网络对于车道线共性特征的学习能力,提升算法的场景适应性。在对基于显性特征的车道线检测算法研究中,本文首先利用相邻帧间关联实现动态感兴趣区域选取与自适应逆透视变换,提高算法在变化道路场景下获取的鸟瞰图质量,然后提出基于形状位置筛选的干扰信息滤除方法,去除鸟瞰图中形态与位置不符合车道线属性的信息,最后采用滑动窗搜索的方式统计车道线有效像素坐标并根据其分布情况自动选取拟合线型表达车道线检测结果。此外,还基于车道宽度信息实现了漏检车道线位置推理。测试结果表明,自适应逆透视变换、鸟瞰图有效信息筛选以及漏检车道线推理等先验信息的运用能够有效提升算法的检测能力。在对基于隐性特征的车道线检测网络改进中,本文首先明确采用基于候选行分类的算法基本流程,根据基于显性特征车道线检测算法研究过程中总结的有效先验信息,建立车道线连续性和车道宽度一致性先验模型,并以损失函数的形式作用于网络训练过程,然后提出基于特征图融合的图像预处理模块,以鸟瞰融合特征图作为网络输入,降低不同道路场景的差异性,削弱神经网络对于场景迁移的敏感程度,最后制作一定规模的鸟瞰特征图数据集对改进前后的算法进行训练和测试,以一定的评价指标对比其在检测性能、实时性、计算资源占用量三方面的性能。在基于鸟瞰特征图测试集的实验中,改进算法获得了与原算法相当的Io U与F1-measure指标值,而在测试集外的差异场景实验中,改进算法取得了明显优于原算法的检测效果,表明改进后算法具有更好的泛化性能。此外,算法能够以41fps的速度运行,满足实时性要求。
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