ADASのための改良された車線検出および車線逸脱警告フレームワーク

車線検出および逸脱警告システムのための改良された視覚ベースのフレームワークが提案されます。これは、車線特徴抽出のためにスライディング離散コサイン変換に基づいて開発されたエッジフィルター、車線のモデルフィッティングにおけるRANdom SAmple Consensus（RANSAC）法、および警告システムのための車線の横方向オフセット比計算から構成されています。2D SDCTから抽出されたエッジ検出カーネルの発見が報告され、道路画像におけるその評価が行われています。FPGA実装のエッジ検出器の性能は、道路画像に対するPrattの品質指標、平均勾配、エントロピーの観点から既存のエッジ検出器と比較して優れていることが証明されています。さらに、10 dB SNRのノイズ条件下でのエッジ検出能力も最良であることが証明されています。車線検出および警告システムは、視覚開発モジュールを使用してコンパクト再構成可能入出力システムのリアルタイムプロセッサに実装されています。車線の画像平面における検出された下端点のX座標を使用して計算されたLORに基づいて車線逸脱警告が発行されます。車線検出性能は、Caltech車線データセット、KIST車線データセット、およびLaneVisionIITRデータセットで評価され、合計4329枚の多様な画像が使用されました。提案されたフレームワークは、複雑なシナリオでの都市部および高速道路走行において性能向上を示しています。