基于OMAP3530平臺(tái)的車道線識(shí)別檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)

　　(一)識(shí)別效果分析此分析的實(shí)驗(yàn)是在MATLAB上進(jìn)行的。測(cè)試評(píng)估是通過(guò)本文的識(shí)別算法的效果與人工掃描獲得的圖像真實(shí)值進(jìn)行比較得出算法的各項(xiàng)指標(biāo)。判斷識(shí)別正確與否的原則是：

　　(1)當(dāng)識(shí)別的結(jié)果與實(shí)際值誤差在0.5m之內(nèi)，并且角度變化在8°之內(nèi)的目標(biāo)認(rèn)為是正確識(shí)別，否則認(rèn)為是誤識(shí)別。

　　(2)真實(shí)值中存在而系統(tǒng)沒(méi)有識(shí)別出來(lái)的認(rèn)為是漏檢，誤檢和漏檢都認(rèn)為是錯(cuò)誤識(shí)別。

　　(3)真實(shí)值中沒(méi)有，但是系統(tǒng)識(shí)別出來(lái)的車道線算是誤識(shí)別。

　　根據(jù)本文提出的車道線識(shí)別算法，分別選取了上述三種結(jié)構(gòu)化道路場(chǎng)景的500幀圖像進(jìn)行測(cè)試，識(shí)別率對(duì)照表如下所示。

　　(二)響應(yīng)速度分析

　　運(yùn)行MATLAB軟件需要耗費(fèi)很多的系統(tǒng)資源，使得算法在其下的運(yùn)行速度比較慢，所以不適合用MATLAB進(jìn)行算法的響應(yīng)速度測(cè)試。本文提出的算法先用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，然后在Linux環(huán)境下使用gettimeofday()函數(shù)來(lái)計(jì)算運(yùn)行時(shí)間。本文算法在Ubuntu Linux平臺(tái)上的處理時(shí)間平均約為27.8ms.

　　本文提出的車道線識(shí)別算法在識(shí)別能力和響應(yīng)速度上都比以往的算法有所提高，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用的需要，但性能還需要進(jìn)一步的優(yōu)化。

　　結(jié)束語(yǔ)

　　基于達(dá)芬奇技術(shù)的OMAP3530實(shí)現(xiàn)了車道線識(shí)別檢測(cè)的功能。ARM核控制OV7670攝像頭捕獲到道路圖像，然后經(jīng)由DSP/BIOS Link傳輸?shù)紻SP核，由DSP核完成車道線的識(shí)別檢測(cè)，最后提取到清晰的車道標(biāo)志線。試驗(yàn)結(jié)果表明，本算法可以保證車道線識(shí)別的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性，能夠滿足實(shí)際需要。

　　表1兩種算法識(shí)別率對(duì)照表