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基于主动投票法的车道线检测与跟踪算法研究
[摘要]
随着自动驾驶技术的发展，车道线检测与跟踪成为自动驾驶系统中的重要任务。本文提出了一种基于主动投票法的车道线检测与跟踪算法。该算法利用主动投票法对图像中的车道线进行检测，然后使用跟踪算法实现车道线的连续跟踪。实验结果表明，该算法在车道线检测与跟踪的准确性和鲁棒性方面具有良好的性能，适用于自动驾驶系统中的实际应用。
[关键词]自动驾驶；车道线检测；车道线跟踪；主动投票法
1.引言
自动驾驶技术的发展使得汽车可以在没有人为干预的情况下实现自主行驶。而车道线检测与跟踪是自动驾驶系统中的基本任务之一，对于实现车辆的稳定与安全具有重要意义。本文旨在提出一种基于主动投票法的车道线检测与跟踪算法，以提高自动驾驶系统的性能和鲁棒性。
2.相关工作
2.1车道线检测
车道线检测是自动驾驶系统中的关键任务之一。传统的车道线检测方法主要基于图像处理和机器学习技术，如边缘检测、色彩分割和分类器训练等。然而，这些方法在处理复杂场景和光照变化时效果有限。近年来，基于深度学习的方法取得了显著的进展，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。这些方法利用大数据集进行训练，可以更好地适应各种场景和光照变化，提高了车道线检测的准确性。
2.2车道线跟踪
车道线跟踪是车道线检测的延伸任务，旨在实现车道线在视频序列中的连续跟踪。目前主要的车道线跟踪方法有基于特征匹配和基于模型的方法。基于特征匹配的方法在每一帧图像中通过特征点匹配来实现跟踪，但对于光照变化和遮挡等场景容易失效。而基于模型的方法则利用车道线的模型参数来实现连续跟踪，具有更好的鲁棒性和准确性。
3.算法设计
3.1主动投票法车道线检测
本文采用主动投票法对图像中的车道线进行检测。主动投票法是一种基于像素点投票的检测方法，通过统计每个像素点的投票数来判断其是否属于车道线。具体步骤如下：
(1)图像预处理：对图像进行去噪和增强处理，以提高图像质量。
(2)边缘检测：利用边缘检测算法提取图像中的车道线边缘。
(3)主动投票：对每个边缘点进行投票，统计其周围像素点的投票数。
(4)阈值判别：根据投票数判断每个像素点是否属于车道线。
(5)轮廓提取：根据判断结果提取车道线的轮廓。
3.2车道线模型
本文采用直线模型对车道线进行建模。直线模型可以简化车道线的描述和检测过程，并提高跟踪的准确性。车道线模型的参数可以通过拟合算法进行估计，如最小二乘法和最大似然估计等。
4.实验结果
本文在公开数据集上进行了实验，评估了算法在车道线检测和跟踪方面的性能。实验结果显示，本文提出的算法在检测准确性和跟踪稳定性方面均有较好的表现，适用于自动驾驶系统的实际应用。
5.结论
本文提出了一种基于主动投票法的车道线检测与跟踪算法，实现了对车道线的准确检测和连续跟踪。实验结果表明，该算法具有较好的性能和鲁棒性，适用于自动驾驶系统的实际应用。未来的工作可以进一步改进算法的速度和稳定性，提高自动驾驶系统的性能和安全性。