Abstract-Driver-assistanssystem som övervakar förarens avsikter, varnar förare för körfältsavgångar eller hjälper till med fordonsvägledning övervägs alla aktivt. Det är därför viktigt att ta en kritisk titt på viktiga aspekter av dessa system, varav en är körfältsspårning. Det är för dessa förarstödsmål som motiverar utvecklingen av det nya "videobaserade körfältsuppskattnings- och spårningssystemet" (VioLET). Systemet är konstruerat med styrbara filter för robust och exakt detektering av körfältsmarkering. Styrbara filter ger en effektiv metod för att upptäcka cirkelreflektormärkningar, fast linjemarkeringar och segmenterade linjemarkeringar under varierande belysnings- och vägförhållanden. De bidrar till att ge robusthet till komplex skuggning, ljusförändringar från överfarter och tunnlar och variationer i vägytan. De är effektiva för utdrag av körfältsmarkeringar eftersom vi genom att beräkna endast tre separata konvolutioner kan ta fram en mängd olika körfältsmarkeringar. Curvature detektion görs mer robust genom att införliva både visuella signaler (lane märkningar och körfält struktur) och fordon-tillstånd information. Experimentets utformning och utvärdering av VioLET-systemet visas med hjälp av flera kvantitativa mätvärden under en mängd olika testförhållanden på en stor provbana med hjälp av ett unikt instrumenterat fordon. En motivering till valet av mätvärden baserat på en tidigare studie med tillämpningar av mänskliga faktorer samt omfattande mark-sanningstest från olika tider på dagen, vägförhållanden, väder och körscenarier presenteras också. För att utforma VioLET-systemet gjordes först en aktuell och omfattande analys av den aktuella tekniken inom lane-detektionsforskning. I samband med detta presenteras en jämförelse av en mängd olika metoder, som visar på likheter och skillnader mellan metoder samt när och var olika metoder är mest användbara.
McCall och Trivedi REF utformade ett videobaserat förarassistentsystem för att uppskatta och spåra körfältsmarkeringar på vägen.
Video-based lane estimation and tracking for driver assistance: survey, system, and evaluation
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}