Lane Detection System based on Hough Transform with Retinex Algorithm

Nowadays, automotive system becomes a great innovation in the world and lane detection system is important to control automobile vehicles. This paper has developed an efficient lane detection system to deal with different types of lighting conditions. Six types of edge detection techniques: canny, sobel, prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian (LOG) and zero-cross methods are analyzed. Line detection based on canny operator is developed. Moreover, Retinex algorithm is employed to normalize input images for all types of illumination. And Hough Transform with Retinex algorithm is developed to solve lighting problem. The proposed method is compared to Hough Transform with Otsu’s threshold method. The experimental results show that the proposed method can reduce computation time and improve accuracy for lane detection system

Fahrspurschätzung aus monokularen Bildfolgen für innerstädtische Fahrerassistenzanwendungen

Die Lage der Fahrspur vor dem eigenen Fahrzeug ist eine elementare Basisinformation für viele Assistenzfunktionen. Diese Arbeit behandelt die Frage, wie diese Information aus monokularen Bildfolgen innerstädtischer Verkehrsszenarien gewonnen werden kann. Aus grundlegenden Abbildungseigenschaften der Fahrspur wird ein modellbasierter Schätzer hergeleitet und anschließend im Versuchsfahrzeug realisiert. Anhand von Testfahrten wird die Leistungsfähigkeit des Verfahrens gezeigt und bewertet