通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)和識(shí)別道路標(biāo)記，主要可以通過(guò)以下幾個(gè)步驟進(jìn)行：

1. 圖像預(yù)處理：

邊緣檢測(cè)：這是識(shí)別車道線和其他道路標(biāo)記的基礎(chǔ)步驟，通過(guò)檢測(cè)圖像中的邊緣，可以突出道路標(biāo)記的輪廓。

圖像復(fù)原：針對(duì)相機(jī)抖動(dòng)、車輛快速行駛或電子元器件噪聲導(dǎo)致的圖像模糊或退化問(wèn)題，可以采用圖像復(fù)原技術(shù)，如基于偽逆保真項(xiàng)的TV正則化模型或改進(jìn)U-Net++的去噪先驗(yàn)?zāi)Ｐ停蕴岣邎D像質(zhì)量。

2. 特征提?。?/p>

顏色和梯度閾值：應(yīng)用顏色和梯度閾值來(lái)更好地檢測(cè)線條，這有助于找到描述左右車道線的多項(xiàng)式。

ROI區(qū)域確定：確定感興趣的區(qū)域（ROI），可以減少處理時(shí)間并提高識(shí)別準(zhǔn)確性。

3. 車道線和交通標(biāo)志識(shí)別：

車道線識(shí)別：基于Hough變換或二度多項(xiàng)式擬合等方法，可以確定構(gòu)成車道的左右線，進(jìn)而識(shí)別和繪制車道線。

交通標(biāo)志識(shí)別：采用深度學(xué)習(xí)的方法，如YOLO模型，可以對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行定位和識(shí)別。YOLO模型因其速度和準(zhǔn)確性在交通標(biāo)志識(shí)別中備受青睞。

4. 高級(jí)處理：

攝像機(jī)標(biāo)定和圖像失真去除：為了獲得準(zhǔn)確的道路標(biāo)記信息，需要對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，并去除圖像失真。這可以通過(guò)使用多個(gè)棋盤圖像來(lái)計(jì)算攝像機(jī)的變換矩陣和畸變系數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

透視變換和鳥(niǎo)瞰圖制作：通過(guò)透視變換，可以制作鳥(niǎo)瞰圖，這有助于更準(zhǔn)確地識(shí)別和繪制車道線。

5. 結(jié)果輸出與應(yīng)用：

將識(shí)別出的車道線和交通標(biāo)志信息輸出給輔助駕駛系統(tǒng)，為駕駛員提供實(shí)時(shí)的道路標(biāo)記信息，從而提高駕駛安全性。

通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)和識(shí)別道路標(biāo)記是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，涉及圖像預(yù)處理、特征提取、車道線和交通標(biāo)志識(shí)別、高級(jí)處理以及結(jié)果輸出與應(yīng)用等多個(gè)步驟。這些步驟相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了機(jī)器視覺(jué)在道路交通領(lǐng)域的重要應(yīng)用。