基于OpenCV的改进RANSAC车道线检测方法

摘要：

车道线的检测技术是自动驾驶汽车中的重要技术.为了提高车道线的检测能力,提出了一种改进RANSAC的车道线识别方法.通过设置感兴趣区域提取路面图像并进行缩放;把彩色图像的RGB通道按5:5:0的权重转化成灰度图像;再用速度更快的积分图法对图像进行自适应二值化;接下来进行一系列的形态学处理来减小噪声;提取Harris角点作为拟合数据点;最后,运用改进了选择初始点和删除外点的RANSAC(random sample consensus)的方法,根据数据点估计车道线参数.实验结果表明,该算法适合多种道路环境下的车道线检测,具有较好的鲁棒性和实时性.

关键词：车道线检测、积分图、Harris角点、RANSAC

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB0103703;河北省科技计划17212203D

在线出版日期：2019-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：222-226