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基于改进SIS算法和顺序RANSAC的车道线检测方法研究汇报人：2024-01-13

引言SIS算法与顺序RANSAC概述基于改进SIS算法的车道线检测基于顺序RANSAC的车道线检测结合改进SIS算法和顺序RANSAC的车道线检测方法总结与展望

引言01

自动驾驶技术需求随着自动驾驶技术的快速发展，车道线检测作为自动驾驶感知系统的重要组成部分，对于提高驾驶安全性和实现自动驾驶具有重要意义。传统车道线检测方法的局限性传统的车道线检测方法通常基于图像处理技术，如边缘检测、霍夫变换等，这些方法在处理复杂道路场景时往往存在误检、漏检等问题，无法满足自动驾驶高精度感知的需求。基于深度学习的车道线检测方法近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展，基于深度学习的车道线检测方法通过训练卷积神经网络提取图像特征，能够实现车道线的准确检测，为自动驾驶感知系统提供了有力支持。研究背景与意义

目前，国内外学者已经提出了多种基于深度学习的车道线检测方法，如SegNet、U-Net、ENet等网络模型。这些方法在公开数据集上取得了较高的准确率，但在实际应用中仍面临一些挑战，如实时性、鲁棒性等问题。国内外研究现状未来车道线检测技术的发展趋势将主要体现在以下几个方面：一是网络模型的轻量化和实时性优化，以满足车载计算平台的实时处理需求；二是多传感器融合技术的应用，通过融合摄像头、激光雷达等传感器的信息，提高车道线检测的准确性和鲁棒性；三是基于无监督或半监督学习的车道线检测方法研究，减少对大量标注数据的依赖，降低模型训练的难度和成本。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

研究内容本文旨在研究一种基于改进SIS算法和顺序RANSAC的车道线检测方法。首先，针对传统SIS算法在车道线检测中存在的误检和漏检问题，提出一种改进的SIS算法，通过引入动态阈值和自适应窗口等技术提高车道线检测的准确性；其次，结合顺序RANSAC算法对检测到的车道线进行拟合和优化，进一步提高车道线检测的鲁棒性和实时性。研究目的通过本文的研究，旨在提高车道线检测的准确性和鲁棒性，降低误检率和漏检率，为自动驾驶感知系统提供更加可靠的车道线信息。同时，本文的研究成果也可应用于智能交通系统、辅助驾驶等领域，提高道路交通的安全性和效率。研究方法本文采用理论分析和实验验证相结合的研究方法。首先，对传统的SIS算法进行改进，并通过仿真实验验证改进算法的有效性；其次，将改进后的SIS算法与顺序RANSAC算法相结合，构建完整的车道线检测流程；最后，在公开数据集和实际道路场景中进行实验验证，评估本文所提方法的性能。研究内容、目的和方法

SIS算法与顺序RANSAC概述02

原理SIS（Segment-basedIterativeSelection）算法是一种基于图像分割的迭代选择方法，用于从图像中提取车道线。它通过不断迭代选择图像中的线段，并根据预设的准则对线段进行筛选和合并，最终得到表示车道线的线段集合。特点SIS算法具有较高的准确性和鲁棒性，能够处理复杂的道路场景和光照条件。它通过图像分割和迭代选择的方式，能够准确地提取出车道线的位置和形状信息。SIS算法原理及特点

顺序RANSAC原理及特点顺序RANSAC（SequentialRANSAC）是一种改进的RANSAC算法，用于从数据中估计数学模型。它通过顺序采样的方式，逐步增加样本点，并在每一步中利用当前样本点估计模型参数，同时根据模型的预测误差对样本点进行筛选和分类。最终，顺序RANSAC能够得到一个较为准确的模型估计结果。原理顺序RANSAC具有较高的计算效率和鲁棒性，能够处理包含大量噪声和异常值的数据。它通过顺序采样的方式，逐步优化模型参数，从而在保证计算效率的同时提高了模型的准确性。特点

互补性强01SIS算法擅长于从图像中提取车道线的位置和形状信息，而顺序RANSAC则擅长于从数据中估计数学模型。将两者结合可以充分利用各自的优势，提高车道线检测的准确性和鲁棒性。适用范围广02SIS算法和顺序RANSAC均具有较强的通用性和适应性，可以应用于不同的道路场景和光照条件。因此，将两者结合可以进一步扩展车道线检测方法的适用范围。计算效率高03顺序RANSAC通过顺序采样的方式逐步优化模型参数，从而提高了计算效率。将SIS算法与顺序RANSAC结合可以在保证准确性的同时提高计算效率，满足实时性要求较高的应用场景。两者结合的优势分析

基于改进SIS算法的车道线检测03

图像预处理技术灰度化将输入的彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。高斯滤波对灰度图像进行高斯滤波，消除噪声。边缘检测采用Canny边缘检测算法提取车道线边缘。

利用Hough变换对边缘检测后的图像进行直线检测，得到车道线的候选直线。提取车道线的颜色、宽度、方向等特征，用于后