Abstract-A körfältsdetekteringssystem är en viktig komponent i många intelligenta transportsystem. Vi presenterar en robust körfältsdetekterings- och spårningsalgoritm för att hantera utmanande scenarier som en körfältskurva, slitna körfältsmarkeringar, körfältsändringar och framväxande, slut, sammanslagning och delning av körfält. Vi presenterar först en jämförande studie för att hitta en bra filmärkning i realtid. När detekteringen är klar grupperas körfältsmarkeringarna i körfältsinriktade hypoteser. Vi grupperar vänster och höger körfältsgränser separat för att effektivt hantera sammanslagning och delning av körfält. En snabb och robust algoritm, baserad på slumpmässig samsyn och partikelfiltrering, föreslås för att generera ett stort antal hypoteser i realtid. De framtagna hypoteserna utvärderas och grupperas utifrån en probabilistisk ram. Det föreslagna ramverket kombinerar effektivt en sannolikhetsbaserad objektigenkänningsalgoritm med en Markov-liknande process (tracking) och kan även tillämpas på allmänna delbaserade objekttrackingproblem. Ett experimentellt resultat på lokala gator och motorvägar visar att den föreslagna algoritmen är mycket tillförlitlig. Index Terms-Collision varning, dator vison, körfältsdetektering, delbaserad objektspårning.
I verk av REF föreslogs en realtids detekteringsalgoritm för körfält baserat på en klassificering för att hitta körfältsmarkeringar.
Robust Lane Detection and Tracking in Challenging Scenarios
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}