目的 为解决车道线的位置会随着车辆或相机的偏移发生变化而导致车道线检测准确率低和适应性差的问题，提出了一种基于消失点引导透视变换的车道线检测算法。方法 首先，采用自适应消失点坐标引导更新透视变换矩阵，将车道图像转换为车道线保存完整的鸟瞰图；其次，将其颜色特征和边缘特征进行融合，得到精准的二值化图像；最后，根据直方图分析定位车道线的基点，采用滑动窗口搜索的方法提取候选的车道线像素，然后对搜索到的车道线像素进行多项式拟合。在不同的道路场景下测试算法的性能，并与其它同类算法进行对比分析。结果 仿真结果表明，算法的准确率为94.12%,平均每帧耗时85.35ms,在检测精度和速度方面优于对比的算法。结论 该算法能有效解决车道线位置的改变对车道线检测性能的影响，具有更高的准确率和较好的适应性，在阴影遮挡、车道破损、恶劣天气等复杂道路环境的检测下，表现出良好的鲁棒性。

国家自然科学基金资助项目(62105004)；安徽省高校自然科学研究基金资助项目(KJ2020A0308)；

1 自适应消失点引导透视变换
1.1 透视变换
1.2 自适应消失点引导透视变换
2 特征融合
2.1 组合颜色阈值分割
2.2 边缘提取
2.3 特征融合
3 车道模型拟合
3.1 车道线基点定位
3.2 滑动窗口搜索
3.3 车道线拟合
3.4 基于先前帧的车道线拟合
4 仿真结果与分析
4.1 不同环境下的检测效果
4.2 与不同算法之间比较
5 结论

[1]姚善化,李士杰,王仲根.基于消失点引导透视变换的车道线检测算法[J].安徽理工大学学报(自然科学版),2024,44(04):11-19.