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車道線檢測主要用于駕駛輔助和無人駕駛系統，根據攝像頭數量，分為單目和雙目兩種檢測系統。出于實時性和經濟性的考慮，一般采用單目檢測，在對采集過來的圖像預處理之后進行邊緣檢測和霍夫變化，提取出圖像中的直線，并由各類擬合算法擬合出車道線。通常在車道線檢測中，不同光照條件下，對于傳統固定值的車道檢測算法有非常大的影響，經常出現長時間無法檢測到車道線的情況。本文通過灰度世界算法對圖像進行白平衡處理，能很好過濾掉攝像頭采集過來的圖像的光照噪聲。對于車道線檢測的感興趣區域（ROI），一般在圖像的下半部分，即車道消失的點到圖像底部。傳統車道線檢測對ROI的提取，通常為圖像的某一固定區域，由于行駛過程中，車道消失點是不斷變化的，所以本文通過灰度世界算法得到的灰度平均值結合灰度分布統計，提取出感興趣區域，并應用到之后的Canny算法閾值的確定，達到自適應的車道線檢測。根據改進的車道線檢測算法，基于Nvidia Jetson TKI嵌入式平臺結合Qt Quick實現實時車道線檢測系統。
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