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基於粒子濾波器之都市環境車道偵測

為了解決停車格黃線白線的問題，作者陳信志 這樣論述：

本篇論文的主要目標在於建構一個能有效且健全運用於不同行車環境之都市環境車道偵測演算法，如:陰影下的路面、退色車道線、穿越隧道、光線灰暗照明不佳的環境…等。本研究主要基於粒子濾波器(Particle Filter)並引入資料驅動方式(Data-Driven)以達到車道偵測與追蹤之目的。首先利用霍夫轉換(Hough Transform)偵測影像中之所有可能直線，並借由直線交叉點推算出影像消失點(Vanishing Point)；另一方面，將霍夫轉換所獲得之投票參數空間視為機率分布，作為車道粒子取樣依據。於粒子架構中，粒子權重估算主要整合梯度影像與消失點資訊，而車道估算則則利用影像消失點來縮小偵測

區域，並同時限制直線斜率達到減少特徵計算，進而實現即時偵測。於實驗中針對四段都市環境影像，本研究驗證所提出之車道偵測演算法，能有效偵測之影像中之車道。