6 改進應用

該模型不僅適用于公路等有車道線的結構化道路，也可適用于車轍痕跡較為清晰的鄉(xiāng)間土路、沒有車道線的柏油路等非結構化道路， 能夠較為準確地檢測道路的消失點。當車輛行進方向偏離其消失點時， 提醒司機采取相應的措施， 從而實現了車道偏離預警， 可以有效地抑制事故的發(fā)生。圖12 為對白色區(qū)域進行Gabor 卷積運算， 將卷積結果較大( 即能量較大) 的點的方向繪制出來， 如圖12 右圖所示?？梢钥闯?， 方向基本指向道路的消失點。圖13 為復雜道路的消失點， 其中圓圈表示消失點投票結果。

本文對合肥公交專用車道進行了大量的實驗，實驗結果表明，該算法具有很強的適用性，能夠準確地檢測到車輛所在車道的車道線，并對其車道作出正確的判斷。車道識別結果如圖11所示。

本文提出了基于道路紋理特征的車道線檢測方法，將直線模型算法成功移植到DM6437開發(fā)平臺。通過攝像頭實時采集道路圖像(25 S/s,圖像大小為720×576)，實時統(tǒng)計車道線信息，并在城市道路上進行了大量的實驗測試，平均每幀圖像的算法耗時控制在50 ms以內，能夠較為準確地檢測出車道線的位置，具有較強的實時性和魯棒性。