Abstract-tillförlitlig körfältsdetektering är en viktig komponent i autonoma fordon som stödjer navigering i stadsmiljöer. I detta dokument introduceras GOLDIE (Geometric Overture for Lane Detection by Intersektions Hela) system, en visionsbaserad programvaruarkitektur som använder en fordonsbaserad enkelkamera för att bestämma läget för körfält med avseende på fordonet. Vi föreslår ett effektivt visionsbaserat körfältsdetekteringssystem som kombinerar en utseendebaserad analys med framträdande punktspårning. Den utseendebaserade analysen består av segmentering av högkontrastområden som passar in i en Region-Of-Interest (ROI) på ramen. Den framträdande punkt tracker väljer intressanta punkter baserade i en referenslinje, som styr en dynamisk ROI. Spårningen ROI letar efter färg lane märken nära den sista körfält referens hittades, där vägmärken sannolikt kommer att dyka upp, för att upprätthålla användbarheten av den framträdande punkt tracker. Spårningen utförs med Lucas-Kanade-algoritmen och körfältskandidaterna väljs enligt en fördefinierad triangulär modell. När sådana körfältspunkter upptäcks beräknas fordonets position utifrån skärningspunkten mellan lineariserade körfält som bestäms genom en inflygning som försvinner. Experiment och jämförelser med andra algoritmer illustrerar metodens tillämplighet.
Denna strategi består av att ändra storlek på de dynamiska områden av intresse (DROI) REF som används för spårning samtidigt som antalet upptäckta hörn på spårningsalgoritmen anpassas efter ljusförändringar på vägen.
A vision-based lane detection system combining appearance segmentation and tracking of salient points
{'venue': '2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}