针对车道线识别准确性、可靠性等问题,提出了一种基于双曲线模型的车道线检测算法。首先,对图像进行预处理,采用Sobel算子实现可靠的车道边缘检测;然后,运用Hough提取车道线边界信息,并运用区域生长法筛选道路边缘点;最后,结合车道线边界参数和双曲线模型参数,基于最小二乘法完成车道线重建。试验结果表明该算法可准确识别不同环境下的车道线。和计算效率方面存在的问题，提出了一种基于双曲线模型的车道线检测算法。对采集的道路图像进行灰度化、边缘增强、二值化等预处理，利用Hough变换提取车道边界信息，结合车道边界信息和双曲线模型参数进行最小二乘法拟合，

转载 重构车道线，提高车道检测准确性和鲁棒性。1车道双曲线模型实际道路线由直线和曲线组成，双曲线模型可以描述不同形状的道路，计算量孝精确度高且抗干扰能力较强。为准确描述车道线，采用双曲线建立车道线模型[7]。对近视场区域使用直线模型匹配车道线，对远视场区域则采用曲线模型车道线检测算法-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压弯管机滚圆机滚弧机，如图1所示。则近视场区域的直线车道线模型为y=bx+a（1）远视场区域的曲线车道线模型为y=kx-l+aH（2）式中：x表示横向坐标；y表示纵向坐标；（x，y）表示道路图像任意边界点；b为车道线斜率；k为曲线斜率；aH为车道线距纵轴的距离。图1所示的道路形状采用双曲线模型：y-aH=kx-h+b(x)-h（3）式中：h为道路平面在图像平面上的消失点；k，b，aH为双曲线模型参数。图1中AB、CD段为近视场，道路模型用直线表示，则k为0；EB、CE段为远视场，道路模型用曲线表示，则b为0。2车道线识别算法车道线识别主要基于机器视觉处理采集的道路图像，利用Hough变换提取车道线边界特征信息，建立双曲线车道线模型，实时监测车道线。具体识别算法如图2所示。2.1图像预处理通常摄像机采集的图像信息包含很多随机干扰信息，如要对车道线进行检测和识别，首先要对图像进行预处理，有助于提高图像质量或是提高后续计算机的处理速度。图形预处理主要包含灰度化和滤波等。通过摄像机获取的图像为RGB彩色图像，彩色图像还原性好但占用内存也较大，增加处理器的负担，难以满足实时性的要求。而灰度图车道线检测算法-数控滚圆机滚弧机张家港电动液压弯管机滚圆机滚弧机 转载