lane_detect
1.0.0
الهدف من هذا المشروع هو اكتشاف وتتبع الممرات في سلسلة من الإطارات المأخوذة من السيارة. الطريقة المستخدمة لهذا الغرض هي تحويل هوغ للكشف عن الخطوط التي تتم مقارنتها بعد ذلك باستخدام نقاط التقاطع والزوايا الموزونة. يُستخدم مرشح كالمان لتضييق المنطقة التي يجب تطبيق تحويل هوغ فيها، مما يؤدي إلى تحسين الأداء.
تمت معالجة الصور قبل استخدام تحويل هوغ لتعزيز احتمالية الاكتشاف وتقليل الجهد الحسابي. يتم تقسيم الصورة المصدر في البداية إلى منطقتين مهمتين حيث يمكن العثور على الممرات اليسرى واليمنى، ثم يتم تقليل الضوضاء في هذه الصور قبل تطبيق العتبة التكيفية لتحسين التباين. يتم تقليل الضوضاء مرة أخرى من الصورة التي تم الحصول عليها بعد العتبة التكيفية قبل تطبيق تحويل Canny للحصول على الحواف. يتم تقليل الضوضاء من الصورة التي تم الحصول عليها مرة أخرى لإزالة الضوضاء التي يتم تضخيمها بواسطة مرشح التمرير العالي.
يتم بعد ذلك تطبيق تحويل خط Hough على الصورة التي تم الحصول عليها بعد المعالجة ويتم جمع الخطوط التي تكون زواياها شديدة الانحدار بما يكفي لتكون علامات خطية محتملة، ثم يتم تسجيل هذه الخطوط بناءً على المجموع المرجح لزواياها وتقاطعاتها مع الجزء السفلي من الصورة. يتم تحديد الخطوط ذات أعلى الدرجات باعتبارها الممرات الأكثر احتمالا.
بعد اكتشاف علامات المسار الأول، يتم استخدام مرشح كالمان للتنبؤ بتقدير الممرات في الإطار التالي. يتم استخدام التقدير لتضييق نطاق تطبيق التحويلات الكبيرة اللاحقة إلى شريط ضيق يحيط بالتقدير. حتى في حالة عدم العثور على ممرات مناسبة في هذا الشريط الضيق، يتم تطبيق تحويل هوغ على المنطقة بأكملها محل الاهتمام للعثور على الممرات. إذا لم يتم العثور على الممرات بعد، فمن المفترض أن يكون تقدير كالمان للممرات هو أفضل تقدير ممكن لعلامات الممرات.
يعتبر البرنامج دقيقًا للغاية في اكتشاف وتتبع الممرات، إلا أن النتائج تميل إلى التباين عندما يتجاوز انحناء الممرات قيمة معينة. ومع ذلك، بعد تراجع لحظي، بدأ التنبؤ مرة أخرى في التقارب مع القياسات الفعلية
