【车道线检测】基于Hough变换实现车道线检测判断车辆左转或直行附Matlab代码

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🔥 内容介绍​

在自动驾驶领域，车道线检测是一项重要的技术，它可以帮助车辆感知道路环境，并做出相应的驾驶决策。本文将介绍一种基于Hough变换的车道线检测算法，并在此基础上实现车辆左转或直行的判断。

Hough变换

Hough变换是一种图像处理技术，用于检测图像中的直线或曲线。其基本原理是将图像中的每个点映射到参数空间中的一条直线或曲线，然后通过统计参数空间中直线或曲线的交点来检测出图像中的直线或曲线。

车道线检测

车道线检测的目的是从图像中提取出车道线的位置。基于Hough变换的车道线检测算法主要包括以下步骤：

1. **图像预处理：**对图像进行灰度化、降噪和边缘检测等预处理操作。

2. **Hough变换：**将图像中的每个边缘点映射到参数空间中的一条直线，并统计参数空间中直线的交点。

3. **直线拟合：**根据参数空间中直线的交点，拟合出图像中的车道线。

车辆左转或直行判断

在车道线检测的基础上，我们可以实现车辆左转或直行的判断。其基本原理是：

1. **检测车道线：**使用Hough变换检测出图像中的车道线。

2. **判断车道线方向：**根据车道线的斜率判断车道线的方向，左转车道线斜率为负，直行车道线斜率为正。

3. **判断车辆行驶方向：**根据检测到的车道线方向和车辆当前位置，判断车辆是左转还是直行。

我们使用该算法对多张道路图像进行了测试，实验结果表明该算法能够准确检测出车道线，并判断出车辆的左转或直行状态。

总结

本文介绍了一种基于Hough变换的车道线检测算法，并在此基础上实现了车辆左转或直行的判断。该算法简单易懂，且具有较高的准确率，可以应用于自动驾驶领域。

📣 部分代码

%% 初始化代码clc;close all;%------------------------------导入视频文件---------------------------------​VideoFile = VideoReader('test5.avi');​%----------------------------兴趣变量加载区域-------------------------------​load('ROI_variables', 'c', 'r');%加载roi_variables文件中的c,r变量到工作区间中​%--------------------------定义保存视频文件的变量----------------------------Output_Video=VideoWriter('output');Output_Video.FrameRate= 25;   %输出视频的帧率open(Output_Video);           %打开输出视频%-------------------------初始化循环按帧接收视频-----------------------------while hasFrame(VideoFile)    %--------------------------从视频文件中读取每一帧----------------------------        frame = readFrame(VideoFile);    %从VideoFile视频文件中读取视频帧       frame = imgaussfilt3(frame);   %将得到的三维图像frame进行三维高斯滤波​    %% 创建白色和黄色蒙版（彩色蒙版法）​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王雷.一种基于双曲线模型的车道线跟踪检测算法设计与实现[D].吉林大学[2024-03-19].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.281957.

[2] 邓甘露.雨天环境下基于多特征融合的车道线识别算法研究[D].武汉理工大学,2018.

[3] 谢茜.基于视觉的车道线检测与识别[D].武汉理工大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2362933.

[4] 辛超,刘扬.基于概率霍夫变换的车道线识别算法[J].测绘通报, 2019(S2):4.DOI:CNKI:SUN:CHTB.0.2019-S2-014.

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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.16 时序、回归预测和分类

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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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