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Die Fahrstreifenerkennung ist ein komplexes Thema, das seit vielen Jahren die Aufmerksamkeit der Computer Vision-Community auf sich zieht. Sie ist ein entscheidendes Element für autonom fahrende Autos und die Computer Vision im Allgemeinen. Die Fahrstreifenerkennung wird verwendet, um den Weg für autonome Fahrzeuge zu definieren und das Risiko zu verhindern, in eine andere Spur abzudriften. Es wurde eine Studie vorgeschlagen, um eine Methode zu entwickeln, die Fahrbahnlinien in Echtzeit unter Verwendung der OpenCV-Bibliothek und Konzepten der Computer Vision erkennen kann. Dazu werden die weißen Markierungen auf beiden Seiten der Spur identifiziert. Die vorgeschlagene Arbeit konzentriert sich darauf, die Fahrbahnlinien zu identifizieren, an die sich autonome Autos halten müssen, und sicherzustellen, dass sie nicht in andere Spuren überqueren oder in die entgegengesetzte Richtung fahren, was zu Unfällen führen könnte. Die Leistung der Arbeit wurde anhand tatsächlicher Straßenbilder und Videos bewertet, die von der vorne montierten Kamera des Fahrzeugs aufgenommen wurden. So wird ein einfaches und grundlegendes Algorithmus vorgeschlagen, um Fahrbahnen zu verfolgen und zu erkennen. Die Fahrstreifen wurden durch alle Wettbewerbe basierend auf Daten von der Kamera, die durch Algorithmen verarbeitet werden, erkannt. Die vorgeschlagene Arbeit implementiert Techniken der Bildverarbeitung, um die genauen und präzisen Fahrbahnwege sowie Techniken der Hough-Transformation zu erfassen.
Kishor et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.