基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

• 作者: 史延雷 曾佳辉 蔡永祥 许小伟 陈乾坤
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车道偏离预警 车道线检测 TopHat算法 OTSU算法 图像融合 LASSO回归 角度模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 50-58
• 页数: 9页
• 分类号: U491.6|TP391
• 字数: 5676字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3644.2020.01.008

摘要

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差.为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法.首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行"与"运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策.实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07％,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许小伟	武汉科技大学汽车与交通工程学院	22	24	3.0	3.0
2	陈乾坤	武汉科技大学汽车与交通工程学院	3	0	0.0	0.0
3	蔡永祥	中国汽车技术研究中心汽车工程研究院	8	12	2.0	3.0
4	史延雷	中国汽车技术研究中心汽车工程研究院	2	0	0.0	0.0
5	曾佳辉	武汉科技大学汽车与交通工程学院	1	0	0.0	0.0