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湖南文理学院学报（自然科学版） 2020年第3期32卷 19-24页

作者：张应征崔国华湖南工程职业技术学院信息工程学院湖南长沙410151 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

为了使车辆快速并准确地检测出人行横道,针对车载摄像头获取的路面图像,提出了一种基于决策树参数优化的人行横道检测方法,该方法分3个步骤完成:首先,通过逆透视变换获得指定区域内的道路俯瞰图;其次,通过阈值分割提取出路面白色标线;... 详细信息

为了使车辆快速并准确地检测出人行横道,针对车载摄像头获取的路面图像,提出了一种基于决策树参数优化的人行横道检测方法,该方法分3个步骤完成:首先,通过逆透视变换获得指定区域内的道路俯瞰图;其次,通过阈值分割提取出路面白色标线;最后根据人行横道的特征属性实现检测。其中,白色标线的提取是准确检测的基础,因此结合边缘信息与自适应阈值,改进了分割算法,并使用决策树优化分割参数。结果表明:即使在路面光照不均匀的情况下,改进后的算法分割效果显示良好,有效提高了人行横道检测率。

关键词：人行横道检测决策树逆透视变换自适应阈值

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交通非现场执法场景下的道路交通标线检测算法研究

交通非现场执法场景下的道路交通标线检测算法研究

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作者：林永杰杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着汽车保有量的不断增加,交通非现场执法摄像头也越来越密集。由于每一个非现场违法图像,都需要执法人员进行二次判断,而大城市执法摄像头有数千之多,人工逐一判罚难以实现,因此需要人工智能辅助判定。在这些人工智能辅助判定场景中,... 详细信息

随着汽车保有量的不断增加,交通非现场执法摄像头也越来越密集。由于每一个非现场违法图像,都需要执法人员进行二次判断,而大城市执法摄像头有数千之多,人工逐一判罚难以实现,因此需要人工智能辅助判定。在这些人工智能辅助判定场景中,违法变道、不礼让行人和闯红灯三种违法行为的判断,需要以车道线、人行横道线和待行区三种交通标线的准确识别为前提。而交通标线又极易被车辆遮挡,无法在每张图像中识别,考虑到执法摄像头拍摄的违法图像背景一致,可以提前标注好该摄像头下的交通标线,以便后续调用。即便如此,数千个摄像头由人工逐一标注也非常繁重。因此,研究非现场执法摄像头中道路交通标线辅助人工智能标注就变得十分有必要。当前,车道线和人行横道相关研究都是针对自动驾驶场景,与本文场景差异较大,且待行区检测相关研究尚未见公开报道。针对上述问题,本文对非现场执法场景下的道路交通标线检测进行了深入研究,提出了多种交通标线检测算法,主要工作如下:(1)针对交通非现场执法场景中复杂环境下的车道线检测问题,本文提出了一种基于多重反馈特征金字塔的车道线检测算法ODL-Net。构建多重反馈特征金字塔(MFP)对图像进行多次特征提取,并使用无锚框回归对车道线进行坐标回归。然后使用基于点间距计算的聚类算法PDcluster和RANSAC算法对多图像检测结果进行聚类和拟合,得到车道线。该算法的Accuracy和F1指标分别达到了96.98%和96.14%。(2)针对交通非现场执法场景中复杂环境下的人行横道检测问题,本文提出了一种基于ODL-Net结合最小二乘法的人行横道检测算法RCD-Net。首先使用ODL-Net对人行横道白色条纹进行直线检测,然后使用最小二乘法对两侧白色条纹端点进行直线拟合,最后将直线与两侧白色条纹求交点,得到精确而具体的人行横道区域。该算法的m Io U指标达到了95.95%。(3)针对交通非现场执法场景中复杂环境下的待行区检测问题,本文提出了一种基于语义分割的待行区检测算法SS-Net。使用编码器-解码器架构来实现语义分割,并使用多重消息传递(MP)模块传递空间语义信息,加强特征提取,获取曲线信息。最后结合PDcluster和RANSAC算法得到曲线模型,从而得到待行区区域,该算法的m Io U指标达到了95.47%。

关键词：交通非现场车道线检测人行横道检测待行区检测深度学习

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