Minskade kostnader för visionssensorer och framsteg i inbyggd hårdvara ökade lane relaterade forskning upptäckt, uppskattning, spårning, etc. Under de senaste två decennierna. Intresset för detta ämne har ökat ännu mer med efterfrågan på avancerade förarassistanssystem (ADAS) och självkörande bilar. Även om det finns omfattande studier på egen hand, finns det fortfarande behov av studier som föreslår en kombinerad lösning på de många problem som har att göra med ego-lanen, såsom varning för körfältsavgång (LDW), detektering av körfältsbyte, klassificering av körfältstyp (LMT), detektering och klassificering av vägmarkeringar samt detektering av intilliggande körfält (dvs. omedelbar närvaro från vänster och höger körfält). I detta dokument föreslår vi ett realtids-Ego-Lane Analysis System (ELAS) som kan uppskatta ego-lane position, klassificera LMTs och vägmarkeringar, utföra LDW och upptäcka körfältsbyte händelser. Det föreslagna visionsbaserade systemet fungerar på en temporal sekvens av bilder. Lane märkning funktioner extraheras i perspektiv och Inverse Perspective Mapping (IPM) bilder som kombineras för att öka robustheten. Den slutliga uppskattade körfältet är modellerat som en spline med en kombination av metoder (Hough linjer med Kalman filter och spline med partikelfilter). Baserat på den uppskattade körfältet, alla andra händelser upptäcks. För att validera ELAS och täcka bristen på fildata i litteraturen, en ny datauppsättning med mer än 20 olika scener (i mer än 15 000 bilder) och med beaktande av en mängd olika scenarier (stadsväg, motorvägar, trafik, skuggor etc.) skapades. Datauppsättningen kommenterades manuellt och gjordes tillgänglig för allmänheten för att möjliggöra utvärdering av flera händelser som är av intresse för forskarsamhället (t.ex. körfältsuppskattning, ändring och centrering, vägmarkeringar, korsningar, LMT, korsningar och intilliggande körfält). Systemet validerades dessutom kvantitativt och kvalitativt på andra offentliga datauppsättningar. ELAS uppnådde hög detektionsfrekvens i alla verkliga händelser och visade sig vara redo för realtidstillämpningar.
ELAS dataset REF har också ego-lane anteckningar, och Lane Mark Types (LMT) är kommenterade.
Ego-Lane Analysis System (ELAS): Dataset and Algorithms
{'venue': 'Image and Vision Computing 68 (2017) 64-75', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}