單元5-2道路識別目錄CATALOGUE015.2.1道路識別的目的025.2.2道路識別的流程035.2.3道路識別的方法045.2.4車道線識別實例015.2.1道路識別的目的激光雷達通過發(fā)射激光并接收反射光，精確測量目標與道路的距離和位置。激光雷達測距與定位激光雷達掃描道路，獲取點云數(shù)據(jù)，即空間三維坐標的集合，構建出道路的立體形態(tài)。點云數(shù)據(jù)構建結合點云數(shù)據(jù)與地圖信息，將真實道路轉換為自動駕駛汽車可理解的地圖，實現(xiàn)精準導航。自動駕駛地圖生成激光雷達識別道路010203輔助系統(tǒng)應用車道偏離預警和車道保持輔助系統(tǒng)利用視覺傳感器識別車道線，確保車輛行駛穩(wěn)定和乘客安全。視覺傳感器識別視覺傳感器捕捉道路圖像，通過圖像處理算法識別車道線，確定車輛在當前車道中的位置。提升行駛安全性通過視覺傳感器識別車道線，智能網(wǎng)聯(lián)汽車能夠實時掌握自身位置，避免誤操作，提高行駛安全性。視覺傳感器識別車道線無人駕駛汽車道路識別障礙物檢測與避讓通過實時感知周圍環(huán)境，無人駕駛汽車能夠檢測并避讓行人、車輛等障礙物，提高行駛安全性。可行駛區(qū)域規(guī)劃基于高精度地圖和傳感器數(shù)據(jù)，無人駕駛汽車規(guī)劃出可行駛區(qū)域，確保安全行駛。無人駕駛車路識別無人駕駛汽車通過車載傳感器和攝像頭采集道路信息，實時識別并構建可行駛區(qū)域。025.2.2道路識別的流程圖像采集過程圖像采集主要是通過攝像頭采集目標的彩色圖像，如果是模擬信號，要把模擬信號轉換為數(shù)字信號，并把數(shù)字圖像以一定格式表現(xiàn)出來。圖像格式轉化圖像采集過程涉及將目標的彩色圖像轉換為數(shù)字信號，并以特定格式存儲，為后續(xù)的圖像處理和應用提供基礎數(shù)據(jù)。（1）圖像采集彩色圖像由紅、綠、藍三個亮度值定義，而灰度圖像每個像素只有一個采樣顏色，從黑到白變化，用于簡化圖像并提升處理速度。彩色與灰度圖像圖像灰度化是將彩色圖像轉換為灰度圖像的過程，旨在簡化圖像矩陣，提高運算速度，同時保留足夠的視覺信息。圖像灰度化的目的（2）圖像灰度化（3）圖像濾波濾波效果的影響圖像濾波處理的好壞直接影響到后續(xù)圖像處理任務的有效性和可靠性，是圖像預處理環(huán)節(jié)中不可或缺的一步。圖像濾波的定義圖像濾波是一種處理過程，旨在保留圖像細節(jié)特征的同時抑制噪聲，對后續(xù)圖像處理的可靠性和有效性至關重要。圖像二值化定義圖像二值化是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果的過程。圖像二值化的作用二值化能更好地分析物體的形狀和輪廓，是圖像處理中簡化圖像、提取有用信息的重要步驟。（4）圖像二值化車道線提取的方法車道線提取是道路識別中的關鍵步驟，根據(jù)選擇的道路識別方法，我們可以準確地提取出車道線。提取車道線的作用通過提取車道線，車輛能夠更好地理解其所在位置，規(guī)劃行駛路徑，確保行駛安全和穩(wěn)定性。（5）車道線提取035.2.3道路識別的方法區(qū)域分割方法基于區(qū)域分割的識別方法把道路圖像的像素分為道路和非道路兩類，分割的依據(jù)一般是顏色特征或紋理特征。顏色特征基于顏色特征的區(qū)域分割方法的依據(jù)是道路圖像中道路部分的像素與非道路部分的像素的顏色存在顯著差別?；叶忍卣鞲鶕?jù)采集到的圖像性質(zhì)，顏色特征可以分為灰度特征和彩色特征兩類；灰度特征來自灰度圖像，可用的信息為亮度的大小。彩色特征除亮度信息外，還包含色調(diào)和飽和度；基于顏色特征的車道檢測的本質(zhì)是彩色圖像分割問題，主要涉及顏色空間的選擇。彩色圖像分割策略涉及采用的分割策略兩個方面；基于顏色特征的車道檢測的本質(zhì)是彩色圖像分割問題，主要涉及顏色空間的選擇。1.基于區(qū)域分割的識別方法0102030405基于道路特征的識別方法主要是結合道路圖像的一些特征，如顏色、梯度、紋理等特征，從所獲取的圖像中識別出道路邊界或車道標識線，適合有明顯邊界特征的道路。道路特征識別方法基于道路特征的識別方法與道路的形狀沒有關系，魯棒性較好，但對陰影和水跡較為敏感，且計算量較大。特征識別方法優(yōu)缺點2.基于道路特征的識別方法3.基于道路模型的識別方法模型識別方法優(yōu)勢基于道路模型的識別方法檢測出的道路較為完整，只需較少的參數(shù)就可以表示整個道路，所以基于道路模型的方法對陰影、水跡等外界影響有較強的抗干擾性。模型識別方法局限在道路類型比較復雜的情況下，很難建立準確的模型，從而降低了對任意類型道路檢測的靈活性，因此，基于道路模型的方法在道路類型復雜時可能受限。道路模型識別方法基于道路模型的識別方法主要是基于不同的（2D或3D）道路圖像模型，采用不同的檢測技術（Hough變換、模板匹配技術、神經(jīng)網(wǎng)絡技術等）對道路邊界或車道線進行識別。030201結合道路特征與模型道路特征與模型結合識別法，融合道路特征識別的魯棒性與模型識別的精確性，通過分割圖像找出道路區(qū)域，再擬合道路模型。高效識別復雜道路方法先利用道路特征識別法分割圖像，再依據(jù)分割結果找邊界并擬合模型，實現(xiàn)道路與非道路精準區(qū)分，提升復雜道路識別能力。4.道路特征與模型結合識別5.基于深度學習的識別方法深度學習算法的特點01深度學習算法能自動學習特征和規(guī)律，避免手動提取的繁瑣，適應性強，能處理視頻流數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時車道線檢測。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的算法02基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的算法利用CNN學習圖像局部特征，識別車道線位置和形狀，需大量標注數(shù)據(jù)和計算資源，但檢測效果較好，實時性較高。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的算法03基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的算法利用RNN學習圖像時序特征，根據(jù)前一幀圖像的信息預測下一幀圖像中的車道線位置，需連續(xù)圖像序列輸入，實時性較好。端到端學習的算法04基于端到端學習的算法直接從圖像中學習車道線位置和形狀，減少人工干預和預處理，提高檢測魯棒性和實時性，需大量數(shù)據(jù)和計算資源。045.2.4車道線識別實例確保OpenCV庫已正確安裝并配置為4.7版本，同時numpy和matplotlib等依賴庫也已安裝。opencv安裝為了成功運行車道線識別的代碼，需要先在Python環(huán)境中安裝并配置好opencv、numpy和matplotlib等庫。環(huán)境搭建環(huán)境配置載入tensorflow在Python中，使用import語句載入tensorflow模塊，以便在項目中實現(xiàn)深度學習或機器學習模型。導入numpy和matplotlib同時，為了進行數(shù)學運算和數(shù)據(jù)處理，導入numpy庫；為了可視化結果，導入matplotlib庫。載入模塊加載圖像使用OpenCV加載圖像時，默認使用BGR的格式，而使用matplotlib顯示圖像時又采用RGB的格式。圖片格式轉換用matplotlib顯示圖像時，需要先將圖片從BGR格式轉換為RGB格式，以便正確顯示圖像。顯示圖片邊緣檢測提邊緣使用Canny邊緣檢測函數(shù)來提取邊緣，canny算法是一種常用的邊緣檢測算法，能夠準確地定位圖像中亮度變化較大的區(qū)域。高斯濾波去噪點使用高斯濾波剔除原圖像中的噪點，如不使用高斯濾波，直接處理原圖，圖中一些無關緊要的特征就無法避開，影響后面的處理。轉換灰度圖通過Opencv中的cvtColor函數(shù)，可以將RGB的圖像轉換成灰度圖，為后續(xù)的圖像處理步驟做準備。提取圖片邊緣提取關注信息車道先一般位于圖片下方的一個梯形區(qū)域，手動設定4個點，組成梯形區(qū)域的四個頂點；利用fillPoly函數(shù)可以畫出多邊形。設定梯形區(qū)域提取感興趣區(qū)域將梯形掩模區(qū)域與原圖進行bitwise_and操作，可以只得到感興趣區(qū)域內(nèi)的邊緣檢測圖。通過邊緣檢測得到的圖片包含了很多環(huán)境信息，這些是我們不感興趣的，需要先提取我們關注的信息。找到感興趣的區(qū)域執(zhí)行霍夫變換通過前面的步驟，我們獲得了構成車道線的一系列像素點，但它們都是孤立的像素點，沒有連接成線條。孤立像素點處理霍夫變換可以從這些像素點中找到圖像中的直線，對于連續(xù)的線段沒有影響，如果車道線是虛線，可能會出現(xiàn)間斷的情況。對于同一側的線段，我們可以對它們的斜率和截距進行平均處理，然后利用平均后的參數(shù)直接繪制出一條完整的直線?；舴蜃儞Q找直線為了解決虛線之間的不連續(xù)問題，需要對霍夫變換得到的線段進行處理，將線段分為兩類，即左側車道線和右側車道線。解決虛線不連續(xù)01020403繪制完整直線提取車道線通過邊緣檢測、感興趣區(qū)域提取、霍夫變換等步驟，我們成功地從原始圖像中提取出了車道線的信息。畫出車道線我們要使用OpenC