【车道线检测】基于计算机视觉实现车道线视频检测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

智能车辆(Ⅳ)是近年来各国在智能交通中潜心研究的一个重要领域,其 中,基于视觉的结构化道路环境识别研究成为研究的重点。结构化道路环境的检 测与识别的一个主要方面就是对路面中的车道线进行检测与识别,确定车道的边 界与类型,为智能车辆提供保持车道行驶和变换车道行驶必须的车道信息,使智 能车辆能实现平稳、安全的自动驾驶。 本文主要针对结构化道路图像的特点,对如何有效地提取道路图像中的车道 线信息做了深入研究。

⛄ 部分代码

% Get video frame

v = VideoReader('../Input/project_video.mp4');

% Output video writer

outputVideo = VideoWriter('../Output/Result.mp4','MPEG-4');

outputVideo.FrameRate = v.FrameRate;

open(outputVideo)

counter=0;

% To find the direction it turns

average_slope_list=[];

 plot([left_p1,left_p2],[edge_bottom,edge_top],'LineWidth',2,'Color','green');

    % Plot longest right line

    plot([right_p1,right_p2],[edge_bottom,edge_top],'LineWidth',2,'Color','green');

    filler=fill([left_p1,left_p2,right_p2,right_p1],[edge_bottom,edge_top,edge_top,edge_bottom],'red');

    alpha(filler,.5)

    hold off

    drawnow

    % Write to video file

    writeVideo(outputVideo,getframe)

end

% Finalize the video

close(outputVideo)

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 江漫徐艳吕义付张乾.基于计算机视觉的车道线检测技术研究进展[J].信息技术与信息化, 2022(11):21-24.

[2] 张宇斌.基于计算机视觉的车道线检测算法研究[D].桂林电子科技大学,2016.DOI:10.7666/d.D01093672.

[3] 董莹莹.基于机器视觉的车辆和车道线检测研究[D].湖南大学,2019.

[4] 秦敏.基于机器视觉的车道线检测与追踪系统的研究[D].中国海洋大学[2023-06-12].

[5] 张云港.基于视觉的车道线检测算法[D].云南师范大学[2023-06-12].DOI:CNKI:CDMD:2.2005.128436.

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