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车道线检测主要用于驾驶辅助和无人驾驶系统，根据摄像头数量，分为单目和双目两种检测系统。出于实时性和经济性的考虑，一般采用单目检测，在对采集过来的图像预处理之后进行边缘检测和霍夫变化，提取出图像中的直线，并由各类拟合算法拟合出车道线。通常在车道线检测中，不同光照条件下，对于传统固定值的车道检测算法有非常大的影响，经常出现长时间无法检测到车道线的情况。本文通过灰度世界算法对图像进行白平衡处理，能很好过滤掉摄像头采集过来的图像的光照噪声。对于车道线检测的感兴趣区域（ROI），一般在图像的下半部分，即车道消失的点到图像底部。传统车道线检测对ROI的提取，通常为图像的某一固定区域，由于行驶过程中，车道消失点是不断变化的，所以本文通过灰度世界算法得到的灰度平均值结合灰度分布统计，提取出感兴趣区域，并应用到之后的Canny算法阈值的确定，达到自适应的车道线检测。根据改进的车道线检测算法，基于Nvidia Jetson TKI嵌入式平台结合Qt Quick实现实时车道线检测系统。
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