基于机器视觉的车道标志线检测研究

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基于深度学习的车道线检测与车道保持系统设计

基于深度学习的车道线检测与车道保持系统设计车道线检测与车道保持是自动驾驶技术中的重要组成部分，它们能够帮助车辆在道路上实现稳定行驶和准确导航。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大进展，被广泛应用于车道线检测和车道保持系统的设计中。

本文将针对这一任务名称进行详细讲解以及实现方案的探讨。

一、车道线检测车道线检测是自动驾驶系统中的一个关键环节，它能够通过识别道路上的车道线，帮助车辆实现准确的定位和导航。

基于深度学习的车道线检测方法使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来提取图像特征。

以下是一个基于深度学习的车道线检测系统的设计步骤：1. 数据采集和标注：收集包含道路场景的图像和相应的车道线标注数据集，通过手动标注车道线位置来训练深度学习模型。

2. 数据预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像的尺寸缩放、图像增强和去噪等操作，以提高模型的鲁棒性和抗干扰能力。

3. 深度学习模型设计：使用卷积神经网络（CNN）来训练车道线检测模型。

模型的主要任务是从输入图像中提取特征，并判断每个像素点是否为车道线。

4. 模型训练和优化：使用训练数据集对深度学习模型进行训练，并通过反向传播算法进行优化。

训练的目标是尽可能准确地识别出车道线，提高模型的识别准确率和鲁棒性。

5. 车道线检测：将训练好的模型应用于实时图像中，通过预测像素的类别判断车道线的位置，并将检测结果输出给车辆的控制系统。

二、车道保持系统设计车道保持系统是自动驾驶技术中的一个重要组成部分，它能够通过控制车辆的方向盘和油门来保持车辆在道路上的行驶。

以下是一个基于深度学习的车道保持系统的设计步骤：1. 车道线检测：通过前文所述的基于深度学习的车道线检测方法，获取道路上车道线的位置信息。

2. 数据预处理和特征提取：对车道线的位置信息进行预处理和特征提取，如滤波和空间变换等操作，以便后续的控制决策。

3. 控制决策：根据车道线的位置信息和当前车辆的状态，采用控制算法来决定车辆的行驶方向和速度。

基于OpenCV实现车道线检测（自动驾驶

基于OpenCV实现车道线检测（⾃动驾驶机器视觉）⽬录0 前⾔1 车道线检测2 ⽬标3 检测思路4 代码实现4.1 视频图像加载4.2 车道线区域4.3 区域4.4 canny 边缘检测4.5 霍夫变换(Hough transform)4.6 HoughLinesP 检测原理0 前⾔⽆⼈驾驶技术是机器学习为主的⼀门前沿领域，在⽆⼈驾驶领域中机器学习的各种算法随处可见，今天学长给⼤家介绍⽆⼈驾驶技术中的车道线检测。

1 车道线检测在⽆⼈驾驶领域每⼀个任务都是相当复杂，看上去⽆从下⼿。

那么⾯对这样极其复杂问题，我们解决问题⽅式从先尝试简化问题，然后由简⼊难⼀步⼀步尝试来⼀个⼀个地解决问题。

车道线检测在⽆⼈驾驶中应该算是⽐较简单的任务，依赖计算机视觉⼀些相关技术，通过读取 camera 传⼊的图像数据进⾏分析，识别出车道线位置，我想这个对于 lidar 可能是⽆能为⼒。

所以今天我们就从最简单任务说起，看看有哪些技术可以帮助我们检出车道线。

我们先把问题简化，所谓简化问题就是⽤⼀些条件限制来缩⼩车道线检测的问题。

我们先看数据，也就是输⼊算法是车辆⾏驶的图像，输出车道线位置。

更多时候我们如何处理⼀件⽐较困难任务，可能有时候我们拿到任务时还没有任何思路，不要着急也不⽤想太多，我们先开始⼀步⼀步地做，从最简单的开始做起，随着做就会有思路，同样⼀些问题也会暴露出来。

我们先找⼀段视频，这段视频是我从⽹上⼀个关于车道线检测项⽬中拿到的，也参考他的思路来做这件事。

好现在就开始做这件事，那么最简单的事就是先读取视频，然后将其显⽰在屏幕以便于调试。

2 ⽬标检测图像中车道线位置，将车道线信息提供路径规划。

3 检测思路图像灰度处理图像⾼斯平滑处理canny 边缘检测区域 Mask霍夫变换绘制车道线4 代码实现4.1 视频图像加载import cv2import numpy as npimport sysimport pygamefrom pygame.locals import *class Display(object):def __init__(self,Width,Height):pygame.init()pygame.display.set_caption('Drive Video')self.screen = pygame.display.set_mode((Width,Height),0,32)def paint(self,draw):self.screen.fill([0,0,0])draw = cv2.transpose(draw)draw = pygame.surfarray.make_surface(draw)self.screen.blit(draw,(0,0))pygame.display.update()if __name__ == "__main__":solid_white_right_video_path = "test_videos/丹成学长车道线检测.mp4"cap = cv2.VideoCapture(solid_white_right_video_path)Width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))Height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))display = Display(Width,Height)while True:ret, draw = cap.read()draw = cv2.cvtColor(draw,cv2.COLOR_BGR2RGB)if ret == False:breakdisplay.paint(draw)for event in pygame.event.get():if event.type == QUIT:sys.exit()上⾯代码学长就不多说了，默认⼤家对 python 是有所了解，关于如何使⽤ opencv 读取图⽚⽹上代码⽰例也很多，⼤家⼀看就懂。

智能交通标志识别系统的设计与应用研究

智能交通标志识别系统的设计与应用研究随着生活水平的提高，交通问题已经成为人们生活中不可避免的问题。

智能交通标志识别系统的设计与应用研究是当前热门的话题之一，为了更好地解决交通问题，这个课题已经引起了越来越多人的关注。

一、智能交通标志识别系统的概述随着经济的发展和交通网络的完善，人们对交通的要求越来越高。

但随之而来的是交通事故的增多，交通堵塞、违规行驶等问题也给城市带来了很大的困扰。

因此，在提高交通效率、降低事故发生率等方面应用科技是至关重要的。

智能交通标志识别系统的诞生就是解决其中一个问题的成果，它通过人工智能技术来识别道路上的标志，然后将这些信息传输到驾驶员或者相关部门进行处理，对于管理交通具有很重要的作用。

智能交通标志识别系统其基本功能包括标志检测、标志识别和标志分类。

其中，标志检测需要用到计算机视觉的方法，通过图像处理技术来检测路面上的标志；标志识别需要用到人工智能技术，通过模式识别和机器学习技术来识别标志的含义；标志分类有利于对这些标志进行整理，方便以后的查询和处理。

二、智能交通标志识别系统的设计原理智能交通标志识别系统的设计原理是通过计算机视觉、图像处理技术和人工智能的方法，对路面上的标志进行识别和分类。

其中，计算机视觉和图像处理技术主要用于检测交通标志，对影响标志识别的复杂背景（如天气、路面状况、光照等）进行优化，提升标志识别的精度和稳定性。

人工智能的技术是智能交通标志识别系统的核心。

通过机器学习算法，系统可以逐渐学习并识别不同道路标志的形状、颜色和含义。

同时，人工智能技术也可以处理人类的行车习惯，如车速、角度等，从而更好地识别标志的含义。

三、智能交通标志识别系统的应用智能交通标志识别系统的应用范围非常广泛，在交通管理、智慧出行等领域都有着广阔的应用前景。

因为智能交通标志识别系统具有以下几个优点：1、交通管理更加智能化。

智能交通标志识别系统可以实现实时检测、速度快、准确性高，从而可以方便地进行信息收集和交通控制。

基于机器视觉的快速车道线识别

ｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｅｗａｎｄｆａｓｔｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｈｍ．Ｆｔｉｒｓｔ，ｉｔｄｅｔｅｃｔｅｄｌａｎｅｅｄｇｅｓｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｇｒｅｙｓｃａｌｅｃｈａｎｇｅｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓ．ＴｈｅｎｉｔｕｓｅｄＢ－Ｓｐｌｉｎｅｆｉｔｔｉｎｇｔｏｍａｔｃｈｔｈｅｌａｎｅｅｄｇｅｐｉｘｅｌｓｔｏｇｅｔｉｆｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓ
ｓｈｏｗｔｈａｔｈｅｔｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｒｈｍｔｈａｓｂｅｔｔｅｒｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｔｈａｎｐｒｅｖｉｏｕｓｗｏｒｋｓｉｎｂｏｔｈｓｐｅｅｄａｎｄｅｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ．Ｏｎｔｈｅｅｍｂｅｄｄｅｄｐｌａｔｆｏｍ，ｔｒｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｐｒｏｃｅｓｓｅｓ１２ｆｐｓ．Ｉｔｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｎｅｅｄｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ；ｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｂ — Ｓｐｌｉｎｅ；ｓｐｌｉｎｅｆｉｔｔｉｎｇ；ＲＡＮＳＡＣ；ｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍｓ

基于机器视觉的车道线检测技术的概述

基于机器视觉的车道线检测技术的概述摘要：随着自动驾驶和辅助驾驶技术的迅速发展，车道线检测作为智能交通系统中的关键技术之一，受到了广泛的关注。

本文针对基于机器视觉的车道线检测技术进行了综述。

首先介绍了车道线检测的背景和意义，其次探讨了车道线检测的挑战和难点。

随后，对车道线检测的基本流程进行了详细介绍，包括图像预处理、特征提取、车道线识别和跟踪等步骤。

然后，对常用的车道线检测算法进行了分类和比较，并详细讨论了各种算法的优缺点。

最后，对未来车道线检测技术的发展趋势进行了展望。

关键词：机器视觉；车道线检测；智能交通；图像处理；特征提取正文：1背景概述随着汽车工业的飞速发展和智能交通技术的不断创新，自动驾驶和辅助驾驶技术正逐渐成为现实。

作为自动驾驶和辅助驾驶系统中至关重要的一环，车道线检测技术引起了广泛的关注。

通过机器视觉技术，车道线检测可以准确、实时地识别道路上的车道线，为自动驾驶系统提供精准导航和车辆控制的基础[1]。

车道线检测的意义在于帮助车辆实现自动导航和辅助驾驶功能。

在自动驾驶模式下，车辆需要能够准确识别道路上的车道线，以便保持正确的行驶轨迹。

而在辅助驾驶模式下，车辆可以通过车道线检测技术提供的信息来辅助驾驶员进行车道保持或变道操作，从而提高驾驶的安全性和舒适性。

然而，车道线检测面临着一系列挑战和难点。

此外，因为道路上的车道线形状和颜色各异，算法需要具备良好的适应性和鲁棒性。

为了克服这些挑战，研究者们提出了许多基于机器视觉的车道线检测算法。

这些算法通常包括图像预处理、特征提取、车道线识别和跟踪等步骤。

图像预处理用于降噪和增强车道线的对比度，特征提取则旨在从图像中提取有关车道线位置和形状的信息。

车道线识别和跟踪则是根据提取到的特征对车道线进行标记和跟踪，以实现实时跟踪和准确的车道线识别。

2车道线检测技术的研究现状近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，基于机器视觉的车道线检测算法得到了迅速的发展。

结合机器视觉的车道偏离识别算法研究

ＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
结合机器视觉的车道偏离识别算法研究
刘纪红，康小霞，杨丽
（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳１１０８１９）
ｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｔｏｊｕｄｇｅｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｗｈｅｔｈｅｒｏｒｎｏｔｄｅｖｉａｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｌａｎｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄｅｓｉｇｎｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎ
素代窗口中心
元素的灰度值。使用分段线性变换函数实现对滤波后的
ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｓｔａｂｌｅａｎｄｗｉｔｈｇｏｏｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌａｎｅｄｅｐａｒｔｕｒｅｗａｎｉｒｎｇｓｙｓｔｅｍ；ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ；ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｔａｒｇｅｔａｒｅａｉｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｆｏｒｔｈｅｌａｎｅｄｅｐａｒｔｕｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍＵＳｅＳｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏ — ｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｍｕｌｔｉｐｌｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｓｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔａｄａｐｔｓｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｎｇｌｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌｅｆｔａｎｄｒｉｇｈｔｌａｎｅａｓ

基于机器视觉技术的车辆检测系统研究

基于机器视觉技术的车辆检测系统研究一、引言机器视觉技术是一项快速发展的技术，在各个领域都有广泛的应用，其中之一就是车辆检测。

车辆检测系统是指通过计算机视觉技术、传感器技术和图像处理技术等技术手段对道路上行驶的车辆性质、行驶轨迹及行驶状态进行监测、记录和分析的系统。

本文旨在探索基于机器视觉技术的车辆检测系统的研究。

二、机器视觉技术在车辆检测系统中的应用1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的核心内容之一，也是车辆检测系统的关键技术之一。

该技术通过处理摄像机拍摄的图像，提取车辆的特征信息，并对其进行分类、分析、识别，完成车辆检测。

2. 目标检测技术目标检测技术是机器视觉技术的重要应用之一，在车辆检测系统中主要用于检测道路上行驶的车辆。

目标检测技术的关键是提取图像中的特征信息，根据特征信息进行目标的定位与识别。

常用的目标检测技术包括基于 Haar 特征的级联检测算法、基于卷积神经网络的检测算法等。

3. 行为分析技术行为分析技术是车辆检测系统的重要组成部分，主要是对车辆行驶轨迹及行驶状态进行监测、记录和分析，发现异常行驶行为，并对其进行预警和处理。

常用的行为分析技术包括目标跟踪、行驶速度测量、车距测量等。

三、车辆检测系统的应用及未来发展趋势1. 应用场景车辆检测系统广泛应用于交通监控、车辆安全、智能交通等领域。

在交通监控领域，车辆检测系统可以通过监测车辆道路上的规范行驶行为，减少交通事故的发生；在车辆安全领域，车辆检测系统可以通过检测车辆轨迹、车距等参数，发现异常行驶行为并进行预警和处理；在智能交通领域，车辆检测系统可以协助交通管理部门进行交通流量分析，优化城市交通运输布局。

2. 未来发展趋势随着机器视觉技术和人工智能技术的飞速发展，车辆检测系统也将迎来新一轮的发展。

未来的车辆检测系统将更加智能化、精准化，技术将更加成熟，应用场景将更加丰富和复杂。

四、结语基于机器视觉技术的车辆检测系统是一种新兴技术，广泛应用于各个领域。

基于AI技术的智能车道线识别系统

基于AI技术的智能车道线识别系统智能车道线识别系统简介及应用前景智能车道线识别系统是基于人工智能技术发展起来的一种自动化驾驶辅助系统。

其目的是通过摄像头或其他传感器获取道路上的车道线信息，并使用算法实时分析和识别这些车道线，为车辆提供驶向和保持在正确车道的指引，从而提高驾驶安全性和驾驶体验。

本文将介绍智能车道线识别系统的工作原理、技术挑战与解决方案，以及其在未来的应用前景。

智能车道线识别系统的核心技术是图像处理和机器学习。

首先，摄像头或传感器采集道路图像数据。

然后，图像处理算法对这些数据进行预处理，去除噪声，增强车道线等特征。

接下来，使用机器学习模型对预处理后的图像进行分析和识别，识别出车道线的位置、方向和形状等信息。

最后，系统将识别结果传递给车辆的控制系统，以实现自动驾驶或驾驶辅助功能。

然而，智能车道线识别系统也面临一些技术挑战。

首先，道路条件多样，包括不同的路面、光照条件、天气影响等。

这些因素都会对图像质量和车道线的清晰度造成影响，增加了识别的难度。

其次，车道线的形状和颜色也存在很大的差异性，有的是实线，有的是虚线，有的是弯曲线段。

系统需要能够适应各种形状和颜色的车道线，并准确地识别出它们的位置和方向。

为了应对这些挑战，研究人员提出了一系列的解决方案。

首先，针对不同光照条件，可以通过调整曝光度、对比度等图像处理技术来改善图像质量，进而提高车道线的识别准确度。

其次，可以利用深度学习技术来识别车道线，深度学习具备对复杂数据进行自动特征提取和高级抽象能力的优势，能够更好地适应不同形状和颜色的车道线。

此外，与其他传感器数据（如雷达和激光雷达）的融合也可以提高车道线识别的准确度和鲁棒性。

智能车道线识别系统将在自动驾驶、驾驶辅助等领域发挥重要作用。

在自动驾驶方面，智能车道线识别系统可以帮助车辆实现自动驶向、自动跟随和自动切换车道等功能，提高行车的安全性和舒适性。

在驾驶辅助方面，智能车道线识别系统可以提供驾驶员的警示和提醒，当车辆偏离车道或发生可能引发事故的危险行为时，及时提醒驾驶员采取措施，减少交通事故的发生。

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用I. 简述随着科技的发展，越来越多的人开始关注这一领域。

近年来研究人员们提出了许多新的算法和技术，使得车道线检测的准确性和鲁棒性得到了很大的提高。

同时这些方法也在不断地应用于实际的道路监控系统和自动驾驶汽车中，为人们的出行带来了极大的便利。

基于深度学习的车道线检测方法是一项非常有前景的技术，相信在未来的日子里，它会为我们的生活带来更多的惊喜和便利。

A. 研究背景和意义随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域都取得了显著的成果。

其中基于深度学习的计算机视觉技术在车道线检测方面具有广泛的应用前景。

然而当前市场上的车道线检测方法仍存在许多问题，如检测精度不高、对复杂场景适应性差等。

因此研究一种高效、准确且具有良好泛化能力的车道线检测方法具有重要的理论和实际意义。

首先车道线检测对于自动驾驶汽车的安全驾驶至关重要，在复杂的道路环境中，车辆需要能够准确地识别车道线，以便更好地规划行驶路线和保持车速稳定。

此外车道线检测还有助于提高驾驶员的驾驶舒适度和安全性，降低交通事故的发生率。

其次车道线检测方法的研究与应用将推动计算机视觉技术的发展。

深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展。

将深度学习技术应用于车道线检测，有望提高检测方法的性能和效率，为其他计算机视觉任务提供有力支持。

车道线检测方法的研究与应用将促进智能交通系统的建设，随着城市化进程的加快，交通拥堵和交通安全问题日益严重。

通过研究更先进的车道线检测方法，可以为智能交通系统提供更加精确的道路信息，从而提高道路通行效率和交通安全水平。

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用具有重要的研究背景和意义。

这不仅有助于解决当前市场上存在的问题，提高车道线检测的性能和实用性，还将推动计算机视觉技术的发展和智能交通系统的建设。

因此我们应该积极投入到这一领域的研究中，为实现自动驾驶汽车的普及和道路交通安全做出贡献。

基于目标检测技术的交通标志识别研究

基于目标检测技术的交通标志识别研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，交通安全领域也逐渐引入了这项高科技。

基于目标检测技术的交通标志识别，是近年来交通安全领域的研究热点之一。

本文将详细介绍目标检测技术在交通标志识别方面的应用和研究进展。

目标检测技术简介目标检测技术是指在图像、视频中自动找出符合特定规则的目标，是计算机视觉领域的重要研究方向之一。

传统的目标检测方法主要是基于特征点的图像匹配，这种方法对于光线、旋转、尺度变化较小的情况效果较好，但是在实际应用中，由于图像中存在噪声、失真等因素，使得图像特征难以准确匹配，因此效果并不理想。

随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测技术被广泛应用。

目前最流行的深度学习方法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），其主要优势在于可以自动地学习特征，从而克服了传统方法在图像失真、尺度变化等方面的缺陷，因此在目标检测方面取得了显著进展。

基于目标检测技术的交通标志识别交通标志识别是一个十分重要的问题，它直接关系到行车安全。

在以往基于传统方法的交通标志识别中，由于受到光照、天气、摄像头视角等多种因素的影响，导致准确率较低，因此需借助高级技术来解决这个问题。

近年来，基于目标检测的方法被提出，主要是应用深度学习技术，开创了更为准确、高效的交通标志识别方法。

这种方法主要涉及到两个基本问题：首先，需要收集大量的交通标志的图像数据，进行标注和训练，从而建立一个高效的交通标志识别模型；其次，需要设计一种有效的检测算法，对输入图像进行预处理和处理，从而实现目标检测。

图像数据标注是深度学习的基础，通常需要一定的时间和人力成本，因此如何构建高质量的图像数据是十分重要的。

在交通标志识别领域，通常需要考虑天气、视角、遮挡等复杂情况，从而提高训练数据的覆盖范围。

一些研究者通过爬虫程序或者手动拍摄收集大量的交通标志图像，然后进行标注，建立交通标志识别模型。

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1 ! System Configuration and Lane Model
1.1 ! System architecture ! ! A lane detection system is composed of a monocular CCd camera, image acguisition card, computer, screen, and experiment vehicle, as shoWn in
Fig.2 Placement of the camera and mination of the angle !
1.3
Lane model
Generally, for every lane in a highway, there are two marking lines, i.e., the left marking line and the right one. Furthermore, they may be continuous or discontinuous. And usually they can be described by second -order polynomial eguations. In the image coordination system ( see Fig. 3 ), all the lane descriptions including the left lane marking line, the right one and the middle one can be described by the following expressionz （2） x = ay2 + by + c
Fig.1 ! System architecture
1.2 ! Camera placement In most cases, a human driver makes steering de" cisions according to things occurring in front of his vehicle Within a certain distance, Which is called the driver#s previeW behavior. And this distance is dependent on the vehicle#s speed. For example, it is about 5 m at a loW vehicle speed While it can reach 20 m and 40 m at medium speed and high speed, ［］ respectively 6 . So it is important to properly place the camera on the vehicle. The shooting range should be Wide enough to get lane information fully but it should not be excessively Wide for fear that unnecessary extra information needs to be processed. According to the above, the monocular camera is installed on the longitudinal symmetry plane of the ve" hicle and its optical axis and horizontal line lie at an angle of ! Which is adjustable (see Fig.2). The angle ! can be determined by the previeW range !0 in terms of the camera projection principle, and their relation is as
! ! Many traffic incidents are caused by drivers# sub" jective factors, including droWsiness, inattentiveness or over "aggressiveness. 60% of intersection crashes and 30% of head "on collisions could have been avoided if drivers# reactions had been a half a second guicker. Also, 90% of automobile incidents are from drivers# ［］ errors 1 . Therefore, it is necessary to study assisted or automatic steering, Which can also remarkably improve the traffic efficiency. In fact, they have been major parts in many relevant researches such as intel" ligent transportation system (ITS), advanced vehicle control system (AVCS) and intelligent vehicle high" ［ $ ］ Way system (IVHS) in many countries 2 5 . Compared With other sensors, automatic or assis" ted steering based on machine vision is characterized by huge information, loW cost, high similarity to human steering decision "making and no damage to the road, etc. It has been one of the hotareas in ITS research in recent years. Since automatic or assisted steering is performed in complex and varying natural environments, performances such as real time and recognition reliability are key points of vision sensor. According to these, real "time lane detection based on machine vision, Which can provide decision "making foundation for subseguent path tracking or lane keeping, is studied in this paper.
Received 2004 "01 "08. Biographies: Li Xu ( 1975 —), male, graduateg Zhang Weigong (corresponding author), male, doctor, professor, zhangWg@ .
!
L - 4h 4 L0 2 tan（ "1 + "2 ）+ tan （ "1 + "2 ） h h2 （1） 2 tan （ "1 + "2 ）
]
where h is the distance between the camera and ground, "l and "2 are the perspective angles of the camera, which can be ascertained by the relative parameters of the camera.
Journal of Southeast University (English Edition)! ! Vol. 20 ! No. 2 ! June ! 2004 !
ISSN 1003 —7985
Research on detection of lane based on machine vision
Fig.1. When the vehicle is driven in the lane, every successive frame image of the lane is captured by the image acguisition card and then is processed by proper real "time algorithm to detect the lane information. Through this experimental system, We can put forWard the detection algorithm and verify Whether it is appropriate.
Research on detection of lane based on machine vision
177
! !S - "2 - arctan 2
2 0 2
[
-
L0 tan （ "1 + "2 ） h + 2 tan （ "1 + "2 ）
2
Real-Time Detection of Lane
Li Xu ! Zhang Weigong ! Bian Xiaodong