基于ADAS的车道线检测算法matlab仿真

简介: **摘要:**基于ADAS的车道线检测算法利用Hough变换和边缘检测在视频中识别车道线,判断车道弯曲情况,提供行驶方向信息,并高亮显示。在MATLAB2022a中实现,系统包括图像预处理(灰度化、滤波、边缘检测)、车道线特征提取(霍夫变换、曲线拟合)和车道线跟踪,确保在实时场景中的准确性和稳定性。预处理通过灰度转换减少光照影响,滤波去除噪声,Canny算法检测边缘。霍夫变换用于直线检测,曲线拟合适应弯道,跟踪则增强连续帧的车道线检测。

1.课题概述
基于ADAS的车道线检测算法,通过hough变换和边缘检测方法提取视频样板中的车道线,然后根据车道线的弯曲情况,判决是直形,右转或者左转等。并用高亮标注车道线和车辆前方路面。

2.系统仿真结果

1.jpeg
2.jpeg

3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a
``` Pt_line_dir1 = cross(l1,l2);
Pt_line_dir1 = Pt_line_dir1 ./ Pt_line_dir1(3);

     Pt_line_dir2 = cross(l3,l2);
     Pt_line_dir2 = Pt_line_dir2 ./ Pt_line_dir2(3);

     Pt_vdir1     = cross(Vle1, l2);
     Pt_vdir1     = Pt_vdir1 ./ Pt_vdir1(3);

Pt_vratio = Pt_vdir1(1) / size(II0,2);
% 设定动作名称为'左弯'
if Pt_vratio> 0.47 &&Pt_vratio< 0.485
Actions = '左弯';
flag = 1;
elseif Pt_vratio>= 0.485 &&Pt_vratio<= 0.51% 设定动作名称为'直行'
Actions = '直行';
flag = 0;
else
Actions = '右弯';% 设定动作名称为'右弯'
flag = -1;
end
% 插入一个透明的车道屏幕
x = [p1(1) Pt_line_dir1(1) Pt_line_dir2(1) p1(2)];
y = [p2(1) Pt_line_dir1(2) Pt_line_dir2(2) p2(2)];
Tmask = poly2mask(x,y,size(II0,1), size(II0,2));

     if flag==-1  % 如果标志位为-1,表示需要执行'右弯'动作  
         IIm0     = II0;

Rvedio(Tmask == 1) = 2Rvedio(Tmask == 1);
IIm0(:,:,1) = Rvedio;
end
if flag== 0 % 如果标志位为0,表示需要执行'直行'动作
IIm0 = II0;
Gvedio(Tmask == 1) = 2
Gvedio(Tmask == 1);
IIm0(:,:,2) = Gvedio;
end
if flag== 1 % 如果标志位为1,表示需要执行'左弯'动作
IIm0 = II0;
Bvedio(Tmask == 1) = 2*Bvedio(Tmask == 1);
IIm0(:,:,3) = Bvedio;
end

figure(1)
imshow(IIm0), hold on
if flag==-1% 显示车道
plot(p1,p2,'LineWidth',4,'Color','green');
plot([Pt_line_dir1(1),Pt_line_dir2(1)],[Pt_line_dir1(2), Pt_line_dir2(2)],'LineWidth',4,'Color','green');
end
if flag== 0
plot(p1,p2,'LineWidth',4,'Color','red');
plot([Pt_line_dir1(1),Pt_line_dir2(1)],[Pt_line_dir1(2), Pt_line_dir2(2)],'LineWidth',4,'Color','red');
end
if flag== 1
plot(p1,p2,'LineWidth',4,'Color','yellow');
plot([Pt_line_dir1(1),Pt_line_dir2(1)],[Pt_line_dir1(2), Pt_line_dir2(2)],'LineWidth',4,'Color','yellow');
end

title(Actions,'FontSize',16)
frame=0;
else
frame=frame+1;
pause(0.001);
end
end
22

```

4.系统原理简介
车道线检测是先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)中的一项关键技术,它通过分析车辆前方摄像头的图像数据,实时检测并跟踪车道线,为驾驶员提供车道偏离预警、车道保持辅助等功能。车道线检测算法通常涉及图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的知识。

4.1 图像预处理
车道线检测算法的第一步是对摄像头捕捉的图像进行预处理,以提高车道线的可见性和检测准确性。预处理步骤通常包括灰度化、滤波和边缘检测。

灰度化

    将彩色图像转换为灰度图像可以简化计算,并减少光照变化对车道线检测的影响。灰度化可以通过以下公式实现:

Gray=0.299×Red+0.587×Green+0.114×Blue

滤波

    滤波的目的是去除图像中的噪声,同时保留车道线的边缘信息。常用的滤波器有高斯滤波器、中值滤波器等。以高斯滤波器为例,其数学表达式为:

60c1447230cc742fbf4cfb947290dd5f_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

边缘检测

     边缘检测算法用于提取图像中的车道线边缘。常用的边缘检测算法有Sobel、Canny等。以Canny边缘检测为例,其步骤包括高斯滤波、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制和双阈值处理。

4.2 车道线特征提取
经过预处理后,图像中的车道线边缘已经得到了增强。接下来,需要提取车道线的特征,如直线、曲线等。

霍夫变换

   霍夫变换是一种常用的直线检测方法。它通过将图像空间中的点映射到参数空间中,然后在参数空间中寻找峰值来检测直线。对于图像中的每个点(x,y),可以表示为极坐标形式的一条直线:

8d03732d41e31d61d9b1fb5b43215423_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

    对于弯曲的车道线,可以使用曲线拟合方法来提取车道线的形状。常用的曲线拟合方法有多项式拟合、贝塞尔曲线拟合等。以二次多项式拟合为例,车道线的形状可以表示为:

y=ax2+bx+c

其中,a、b、c 是拟合得到的参数,x 是横向坐标,y 是纵向坐标。

4.3 车道线跟踪
车道线跟踪是指在连续的视频帧中,根据前一帧的车道线检测结果,预测当前帧中车道线的位置。车道线跟踪可以提高车道线检测的稳定性和实时性。

相关文章
|
8天前
|
算法
基于MPPT最大功率跟踪算法的涡轮机控制系统simulink建模与仿真
**摘要:** 本课题构建了基于Simulink的涡轮机MPPT控制系统模型,采用爬山法追踪最大功率点,仿真展示MPPT控制效果、功率及转速变化。使用MATLAB2022a进行仿真,结果显示高效跟踪性能。MPPT算法确保系统在不同条件下的最优功率输出,通过调整涡轮参数如转速,匹配功率-转速曲线的峰值。该方法借鉴自光伏系统,适应涡轮机的变速操作。
|
1天前
|
算法 数据挖掘
MATLAB数据分析、从算法到实现
MATLAB数据分析、从算法到实现
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python实现Prophet时间序列数据建模与异常值检测(Prophet算法)项目实战
Python实现Prophet时间序列数据建模与异常值检测(Prophet算法)项目实战
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
一种基于YOLOv8改进的高精度红外小目标检测算法 (原创自研)
【7月更文挑战第2天】 💡💡💡创新点: 1)SPD-Conv特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时优势明显; 2)引入Wasserstein Distance Loss提升小目标检测能力; 3)YOLOv8中的Conv用cvpr2024中的DynamicConv代替;
43 3
|
8天前
|
算法
基于Dijkstra算法的最优行驶路线搜索matlab仿真,以实际城市复杂路线为例进行测试
使用MATLAB2022a实现的Dijkstra算法在城市地图上搜索最优行驶路线的仿真。用户通过鼠标点击设定起点和终点,算法规划路径并显示长度。测试显示,尽管在某些复杂情况下计算路径可能与实际有偏差,但多数场景下Dijkstra算法能找到接近最短路径。核心代码包括图的显示、用户交互及Dijkstra算法实现。算法基于图论,不断更新未访问节点的最短路径。测试结果证明其在简单路线及多数复杂城市路况下表现良好,但在交通拥堵等特殊情况下需结合其他数据提升准确性。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
Python基于局部离群因子LOF算法(LocalOutlierFactor)实现信用卡数据异常值检测项目实战
Python基于局部离群因子LOF算法(LocalOutlierFactor)实现信用卡数据异常值检测项目实战
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
Python基于孤立森林算法(IsolationForest)实现数据异常值检测项目实战
Python基于孤立森林算法(IsolationForest)实现数据异常值检测项目实战
|
2月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)