3、 深入解析智能视觉系统中的车道检测与跟踪技术

深入解析智能视觉系统中的车道检测与跟踪技术

1. 引言

智能视觉系统在现代交通管理和自动驾驶领域发挥着重要作用。车道检测与跟踪作为智能视觉系统的核心功能之一，不仅能够提升行车安全性，还能为道路工程和管理提供技术支持。传统的车道检测方法大多依赖于2D图像处理，而近年来，随着计算机视觉技术的发展，越来越多的研究集中在利用3D建模和先进的图像处理技术来提高检测精度和鲁棒性。

本文将详细介绍基于霍夫变换（Hough Transform）和卡尔曼滤波（Kalman Filter）的车道检测与跟踪方法。该方法通过结合这两种技术，能够在复杂的交通环境中实现高效且准确的车道检测，并有效应对噪声和部分遮挡的问题。此外，本文还将探讨如何利用广角相机进行车道宽度和方向的精确测量，从而为道路工程提供可靠的数据支持。

2. 系统模型描述

2.1 参考坐标系

为了准确描述车道的位置和方向，首先需要定义一个合适的参考坐标系。假设道路是平坦的，光学轴与车辆行驶方向平行，我们可以建立如下的参考坐标系：

• xv 和 yv 轴：分别是垂直投影到路面上的光学中心、光学轴和相机坐标系的xc轴。
• zv 轴：垂直于路面。

图1展示了该参考坐标系及其对应的图像结果。可以看到，最大视距约为10米。

2.2 车道