摘要:为更加快速、准确识别汽车行驶区域并区分车道，实现无人驾驶，提出一种结合视觉OpenCV 算法和改进 YOLOv5算 法的目标检测跟踪模型进行车道线检测的方法。在图像预处理阶段，首先读取视频图像，把每一帧RGB图像转为灰度图，通 过Canny 算子对图像的边缘轮廓进行提取，然后绘制车道线的掩码区域，并与边缘检测结合，采用ROI 技术提取感兴趣区域， 最后进行概率霍夫变换和最小二乘拟合，将得到的直线绘制到原图像中，最终对每一帧处理后的图像进行输出。目标识别模 块采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)深度学习方法及 YOLOv5算法进行目标识别处理。实验结果表 明，所提检测算法能够实现准确的车道线检测，实时性和准确性比传统算法高很多，且该方法具有良好的鲁棒性。