骁龙820A：汽车车道检测系统介绍

骁龙820A汽车用处理器使用车头雷达和各种传感器为驾驶员提供重要的提醒和信息，让驾驶员感知其周围环境，提高其对汽车的控制能力和安全意识，从而确保驾驶员的安全。而这一切都归功于集成了Qualcomm Hexagon 680 DSP和带有多个传感器的图像信号处理器。

车道线的检测对于无人驾驶的路径规划来讲特别重要，自动驾驶不仅要求能够避障和道路交通信息感知， 还需要满足遵守交通规则，对车道线检测的要求比较高，很多的交通规则的设计使得行人和车辆必须依照一定的规则进行移动，这些规则的参考标准除了来自于交通 信号等外，就是道路车道线，通过检测车道线可以进一步的检测地面指示标志、进行前碰撞预警策略设计等。
车道线的检测方法有很多，基于视觉的车道线检测有一下几种：基于霍夫之间检测、基于LSD直线检测、基于俯视图变换的车道线检测、基于拟合的车道线检测、基于平行透视灭点的。主流的方法就是这几种吧，当然使用雷达扫描也可以的检测的。下面讲分别讲一下霍夫直线检测、拟合、仿射变换进行检测车道线的原理，并给出变换的效果。

同一条直线上的点P(x,y)都满足x*cos(theta) + y * sin(theta) = r ，这样一组(r,theta)常量就对应了图像中位移确定的一条直线。遍历图像感兴趣区域的像素点时，不断的累加每个(r,theta)对应的数据点个数，当某一对(r,theta) 对应的统计的点数达到我们设定的阈值时就认为这些点在一条直线上，通过霍夫检测的同一条直线上的的点的个数，可以过滤掉很多干扰直线。

1. 图像前处理的方法
对于原始的车载图像，是BGR的彩色图，对于只需要提取车道线的算法，车道线是宝色的，我们只需要保留有白色车道线的厚度图即可，所以对原始图的第一步处理就是灰度化。