基于Catmull-Rom样条曲线的弯曲车道线检测研究  

Study on Curve Lane Detection Using Catmull-Rom Spline

作　　者：何鹏[1] 高峰[1] 魏厚敏[2] 

机构地区：[1]北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京100191 [2]中国汽车工程研究院排放与节能试验研究部,重庆401122

出　　处：《汽车工程学报》2015年第4期276-281,共6页Chinese Journal of Automotive Engineering

基　　金：中国博士后科学基金(2013M540835)

摘　　要：车道线检测是智能辅助驾驶系统的关键技术之一。采用图像处理技术检测道路上的弯曲车道线,详细介绍了感兴趣区域的选取、背景减除和二值化提取车道线信息,结合Hough变换和Catmull-Rom样条曲线检测弯曲车道线。结果表明,基于Catmull-Rom样条曲线的算法可以有效地检测弯曲车道线。Lane detection is a crucial component of automotive driver assistance system. This paper developed a vision based algorithm for detecting curve lanes, whose steps involve defining region of interest, background subtraction, extracting lane information by binarization and detecting curve lanes by combining Hough transform and Catmull-Rom spline. The experimental results verified the effectiveness of the algorithm.

关 键 词：智能车辆 弯曲车道线 检测 Catmull-Rom样条曲线 机器视觉 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]