Marco de aviso de salida de carril basado en la visión

Las colisiones derivadas de las salidas de carril han contribuido a los accidentes de tráfico causando millones de lesiones y decenas de miles de víctimas al año en todo el mundo. Muchos estudios relacionados han demostrado que las colisiones por salida de carril de un solo vehículo representan la mayor parte de las muertes en carretera que se producen por salirse de la calzada. Por lo tanto, la seguridad del automóvil se ha convertido en una preocupación para los usuarios de la carretera, ya que la mayoría de los accidentes de tráfico se produjeron debido al juicio erróneo del conductor sobre la trayectoria del vehículo. Este artículo propone un marco de alerta de salida de carril basado en la visión para la detección de la salida de carril en entornos de conducción diurnos y nocturnos. Se analizan el flujo de tráfico y las condiciones de la superficie de la carretera, tanto en las vías urbanas como en las autopistas de la ciudad de Malaca, en términos de la tasa de detección de carriles y la tasa de falsos positivos. El marco de advertencia de abandono de carril basado en la visión que se propone incluye la detección del carril seguida del cálculo de una relación de desplazamiento lateral. La detección de carriles se compone de dos etapas: preprocesamiento y detección. En el preprocesamiento, se realiza una conversión del espacio de color, la extracción de la región de interés y la segmentación de las marcas de carril. En la etapa de detección posterior, se utiliza la transformada de Hough para detectar los carriles. Por último, se calcula la relación de desplazamiento lateral para obtener un aviso de abandono de carril basado en las coordenadas X detectadas de los puntos finales inferiores de cada límite de carril en el plano de la imagen. Para la evaluación del rendimiento de la detección de carriles y del abandono de carriles, se consideran conjuntos de datos reales de carreteras urbanas y autopistas en entornos de conducción diurnos y nocturnos, flujos de tráfico y condiciones de la superficie de la carretera. Los resultados experimentales muestran que el marco propuesto produce resultados satisfactorios. En promedio, se lograron tasas de detección del 94,71% para la tasa de detección de carriles y del 81,18% para la tasa de detección de salidas de carriles utilizando los marcos propuestos. Además, los métodos de segmentación de marcas de carril de referencia y el conjunto de datos de carriles de Caltech también se consideraron para la evaluación comparativa en la detección de carriles. Los desafíos para la detección de carriles y la detección de salidas de carril, como las marcas de carril desgastadas, la baja iluminación, las señales de flecha y las marcas de carril ocluidas, se destacan como los contribuyentes a las tasas de falsos positivos.