摘要：基于传统图像处理方法，利用图像预处理、ROI分割、霍夫变换和最小二乘法等技术进行车道线检测。对图像进行预处理，图像预处理包括对图像二值化；然后通过高斯滤波对图像进行边缘检测。为提高执行效率和和提高准确性，使用15°俯视角度下显现的ROI区域进行检测，并利用霍夫变换检测车道线。通过设置阈值和参数调整，得到车道线的峰值点，并使用最小二乘法拟合直线。在图像中绘制检测结果，包括车道线和霍夫变换峰值点。使用该方法，对高速道路、城市道路、省道等3种路线上的5个实验组进行实验，其中高速道路和省道的准确率分别为95%、98%，城市道路的准确率为75%。结果表明：所提方法在特定环境下能够较为有效地检测车道线，具有较好的鲁棒性和准确性。

　　关键词：车道线检测；ROI；霍夫变换；最小二乘法

　　0引言

　　随着汽车数量的不断增加，交通拥堵问题日益严重，车道线检测成为了智能驾驶和交通管理系统中的重要任务。车道线检测是指通过图像处理技术来识别道路上的车道线，为驾驶员提供辅助驾驶功能，提高行车安全性和驾驶体验。传统的车道线检测方法主要依赖图像的边缘检测和特征提取，但在复杂的道路环境和光照条件下往往会受到噪声和干扰的影响，导致检测结果不准确。

　　很多学者对此问题进行了研究，如姜立标等[1]针对传统霍夫变换和最小二乘法的不足分别提出改进算法，并应用到车道线检测中，对道路图像进行预处理[2-3]，得到车道线的边缘点，对拟合车道线的2种方法进行改进，提高了车道线检测的准确率和实时性。陈杨等[4]针对霍夫变换的缺点，提出了基于改进霍夫变换的完整车道线识别算法流程，改进后算法可有效识别目标。张宇等[5]针对复杂路段检测准确率偏低的问题，提出了一种根据前后帧车道线感兴趣区域（Region of Interest，ROI）和模板来检测车道线的方法，并在MATLAB平台中针对采集的车道线视频进行了测试，实验证明检测准确率高、实时性强，具有一定的可行性。

　　本文使用固定ROI方法，结合经典的霍夫变换和最小二乘法，研究一种准确、鲁棒性强的车道线检测方法，并在多种交通图像上进行实验。

　　1 ROI技术

　　ROI技术是利用计算机视觉对图像分析的重点区域提取，通过ROI技术，可以提高图像处理的效率和准确性，减少计算量，同时排除一些不必要的干扰。

　　1.1 ROI固定区域法

　　需要检测的车道线图片中，车道线区域大小、位置较为固定，因此可以采用固定区域的方法对需要检测的区域进行固定，如图1（a）所示。

　　绘制一个梯形区域作为检测区域，这个区域就称为ROI感兴趣区域。采用ROI技术对图像进行预处理，构建车道线在15°俯视角度下显现的ROI区域进行检测，检测效果如图1（b）所示。

　　1.2 ROI技术在车道线检测中实现

　　在车道线检测中，ROI[6]技术被广泛应用。由于车道线通常出现在图像的底部区域，而图像的上部区域往往包含一些无关信息，因此可以通过ROI技术选择感兴趣的图像区域。通过设定合适的ROI区域，可以排除一些不必要的背景信息，集中关注车道线的检测和分析，从而提高车道线检测的准确性和效率。

　　2霍夫变换

　　霍夫变换（Hough Transform）[7-16]是一种图像处理算法，用于检测图像中的几何形状。它通过将图像中的每个点转换为参数空间中的曲线或直线，从而检测出图像中的特定形状。霍夫变换常见的直线参数方程为：

　　y=kx+b           （1）

　　并将其转化为极坐标方程：

　　ρ=x cosθ+ysinθ             （2）

　　式中：ρ为从原点到直线的距离；θ为从x轴到直线的法向量与x轴的夹角；x和y为直线上点的横纵坐标值。

　　霍夫变换是基于点线对偶性工作的。将直角坐标系中一条直线y=kx+b转换到参数空间直线方程b=-kx+y，考虑到斜率有无限大的可能，最终转换为极坐标空间曲线方程ρ=x cosθ+y sinθ,设θ∈（0°,180°)按θ步长为1°遍历图像的原理如图3所示。

　　在车道线检测中，霍夫变换可以用来检测图像中的直线，从而找到车道线的位置和方向对图像进行直线检测，并提取出车道线的信息，进而实现车道线检测的功能。因此，霍夫变换在车道线检测中起到了关键作用，可以准确地识别出车道线的位置和方向，为车辆行驶提供准确的引导。

　　3最小二乘法拟合

　　最小二乘法（Least Squares）是最常用的直线拟合方法，一般用于对二维图像中的离散点直线拟合，通过最小化离散点到直线的距离求出最接近的直线方程。最小二乘法拟合直线如图4所示。

　　通过最小二乘法，可以选择最合适的直线或曲线拟合车道线的形状，使得拟合曲线与实际车道线之间的误差最小。通过优化参数，最小二乘法能够准确地估计车道线的位置和方向，提高车道线检测的准确性和可靠性。车道线拟合效果如图5所示。

　　因此，最小二乘法在车道线检测中起到了重要作用，通过拟合车道线的数学模[17-19]，实现对车道线的精确检测和定位，为车辆行驶提供准确引导。

　　4实验论证

　　本文进行多个车道线检测实验。实验有高速公路、城市道路、省道共3种道路上5个实验组，分别是在高速路上天气条件较好的实验组1，车辆转弯实验组2，雾霾干扰实验组3；城市道路实验组4，省道实验组5，并记录不同环境下的实验结果，论证研究方案和思路的可靠性。4.1高速路上的车道线检测

　　高速路上的车道线是指铺设在高速公路上的用于指示车辆行驶方向和位置的标记线。车道线通常由白色或黄色的涂料或反光材料绘制在道路表面上。与其他道路相比，高速公路上的车道线具有一些特殊之处。

　　首先，高速路上的车道线通常是连续且较宽的。这是提供足够的视觉引导，使驾驶员能够准确判断车辆的位置和方向，并帮助保持适当的行驶轨迹和车距。

　　其次，高速路上的车道线容易受到多种因素的影响，如天气条件（多云，雾霾，能见度低)、车辆转弯等因素都可能会使车道线变得模糊或不可见，如图6所示。

　　再者，道路状况的不均匀性可能导致车道线的断裂或变形；车辆行驶过程中可能会发生车辆遮挡或光线变化等情况，进一步增加了车道线检测的难度，如图7~8所示。

　　车辆在高速公路上行驶速度较快且车流量大，因此车道线的检测需要更高的实时性和准确性，以满足驾驶员对辅助驾驶系统的需求。

　　4.2高速路上的车道线检测小结

　　本次实验针对不同场景下的车道线检测效果进行研究，检测结果如表1所示。由表可知，在多云天气场景下的车道线检测中，实验组1的检测效果较好，达到了95%的识别率。然而，该组实验也出现了一定的干扰，原因是ROI设置过大。因此，在多云天气下进行车道线检测时，需要注意ROI的合理设置，以减少干扰。

　　在转弯场景下的车道线检测中，实验组2的检测效果较好，达到了98%的识别率，并且没有出现任何干扰。这可能是因为在转弯场景下，车道线的形状变化较大，需要更高的准确性和实时性，而实验组2的算法能够满足这些要求。

　　在霾与能见度低的场景下的车道线检测中，实验组3的检测效果也较好，达到了97%的识别率。然而，该组实验也出现了干扰，原因是雾霾天气对车道线的影响较大。因此，在低能见度条件下进行车道线检测时，需要考虑雾霾等因素对车道线的模糊和不可见性，以提高算法的鲁棒性。

　　综上所述，在不同场景下的车道线检测中，不同的算法表现出不同的效果。在多云天气下，合理设置ROI可以减少干扰；在转弯场景下，需要更高的准确性和实时性；在低能见度条件下，需要考虑雾霾等因素对车道线的干扰。针对不同场景的特点，可以针对性地优化车道线检测算法，提高检测效果和鲁棒性。

　　4.3城市道路与省道上的车道线检测

　　城市道路是指位于城市内部的道路网络，通常用于连接城市的各个区域和提供交通服务。城市道路通常具有较短的路段长度、较低的车速限制和较高的交通密度。城市道路的特点包括路段之间的交叉口、十字路口、人行道以及各种交通标识和信号灯。城市道路是干扰因素较少，非直线标识因素较少的场景，如图9（a）所示。

　　省道道路是指连接不同城市或地区的道路，通常用于长距离的交通出行。省道道路通常具有较长的路段长度、较高的车速限制和较低的交通密度。省道道路的特点包括较少的交叉口和十字路口，相对较直的道路线路和较多的交通标识，如图9（b）所示。

　　城市道路与省道道路在车道线检测方面存在一些关系。首先，城市道路和省道道路的车道线绘制方式可能存在差异。城市道路通常会在道路表面上绘制白色或黄色的车道线，用于指示车辆行驶方向和位置。而省道道路上的车道线可能更常见，特别是在较复杂交通状况下，可能会绘制更多的车道线来引导车辆行驶。

　　其次，城市道路和省道道路的车道线密度和类型可能不同。由于城市道路的交通密度较高，车道线较为密集，可能需要更高的实时性和准确性来进行检测。而省道道路上的车道线相对较少，检测的难度可能相对较低，省道道路出现干扰多，所以进行省道道路检测难度较高，效果可能较差，如图10所示。

　　另外，城市道路的车道线检测可能会受到城市环境的影响，如建筑物、行人和其他车辆的遮挡。而省道道路上的车道线检测可能会受到道路条件的影响，如路面状况、非车道线、其他辅助线、天气条件等，如图11所示。

　　综上所述，城市道路与省道道路在车道线检测的关系，包括车道线颜色、密度和类型的差异，以及受到城市环境和道路条件的影响。针对不同类型的道路，需要灵活选择合适的车道线检测算法，以提高检测的准确性和鲁棒性。

　　4.4城市道路与省道上的车道线检测小结

　　本次实验对城市道路和省道2种场景下的车道线检测效果进行了研究，结果如表2所示。由表可知，在城市道路场景下的车道线检测中，实验组4的检测效果较好，达到了95%的识别率。但是，该组实验也出现了干扰，主要原因是行人的存在。行人可能会进入车道线区域，干扰检测结果。因此，在城市道路场景下进行车道线检测时，需要考虑和处理行人的干扰，以提高检测的准确性。

　　在省道场景下的车道线检测中，实验组5的检测效果较差，识别率只达到了75%，主要原因是辅助线非车道线的多样性，如广告牌、路灯、绿化树等。这些辅助线可能与车道线形成干扰，影响检测结果的准确性。此外，最小二乘法直线拟合效果也较差，进一步影响了车道线的检测效果。

　　综上所述，在城市道路和省道场景下进行车道线检测时，都面临一定的干扰和困难。在城市道路场景下，需要解决行人干扰的问题，提高算法对行人的识别和区分能力。在省道场景下，需要处理辅助线非车道线的干扰，并改进最小二乘法直线拟合的效果。最后，对于不同场景的车道线检测，需要根据具体情况采用不同的算法和策略，并结合实际情况进行优化，以获得更好的检测效果。

　　5结束语

　　本文整合多种技术，如图像预处理、ROI分割、霍夫变换和最小二乘法等，进行车道线检测。在ROI分割处使用固定角度与区域的方法，既降低了计算复杂度，又免除了不必要的图像对车道线进行干扰；而霍夫变换与最小二乘法2种方法的结合，能在固定ROI区域的前提下，得到比较理想的结果。在测试环节中，发现在不同的场景需要利用不同的策略进行识别，如在高速道路上，在保证处理速度的前提先，要注意雾霾天气、转弯道路的影响；而在城市道路上，行人的干扰则是造成误识别的主要因素，如何提高系统对于行人干扰的鲁棒性，也是算法需要改进的地方。

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