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車道線檢測主要用于駕駛輔助和無人駕駛系統(tǒng)，根據(jù)攝像頭數(shù)量，分為單目和雙目兩種檢測系統(tǒng)。出于實(shí)時(shí)性和經(jīng)濟(jì)性的考慮，一般采用單目檢測，在對采集過來的圖像預(yù)處理之后進(jìn)行邊緣檢測和霍夫變化，提取出圖像中的直線，并由各類擬合算法擬合出車道線。通常在車道線檢測中，不同光照條件下，對于傳統(tǒng)固定值的車道檢測算法有非常大的影響，經(jīng)常出現(xiàn)長時(shí)間無法檢測到車道線的情況。本文通過灰度世界算法對圖像進(jìn)行白平衡處理，能很好過濾掉攝像頭采集過來的圖像的光照噪聲。對于車道線檢測的感興趣區(qū)域（ROI），一般在圖像的下半部分，即車道消失的點(diǎn)到圖像底部。傳統(tǒng)車道線檢測對ROI的提取，通常為圖像的某一固定區(qū)域，由于行駛過程中，車道消失點(diǎn)是不斷變化的，所以本文通過灰度世界算法得到的灰度平均值結(jié)合灰度分布統(tǒng)計(jì)，提取出感興趣區(qū)域，并應(yīng)用到之后的Canny算法閾值的確定，達(dá)到自適應(yīng)的車道線檢測。根據(jù)改進(jìn)的車道線檢測算法，基于Nvidia Jetson TKI嵌入式平臺結(jié)合Qt Quick實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)車道線檢測系統(tǒng)。
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