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為提高智能車(chē)對多車(chē)道的實(shí)際道路車(chē)輛行駛環(huán)境的適應性，提出了一種基于三車(chē)道模型的車(chē)輛檢測方法。方法在預處理的基礎上利用極角及位置約束的Hough變換得到可能的車(chē)道線(xiàn)信息并利用消失點(diǎn)對車(chē)道線(xiàn)進(jìn)行篩選；利用三車(chē)道四線(xiàn)模型對車(chē)道線(xiàn)進(jìn)行匹配；對于每條車(chē)道，分別利用車(chē)輛灰度信息對車(chē)道線(xiàn)內車(chē)輛進(jìn)行識別，并利用視頻的連貫性對車(chē)輛識別結果進(jìn)行修正并跟蹤車(chē)輛。該算法通過(guò)對車(chē)道線(xiàn)的二次篩選，提高了三車(chē)道模型的準確率，進(jìn)一步提高了對于不同車(chē)道車(chē)輛識別的正確率。實(shí)驗結果表明，在結構化道路上，對于不同路況，算法均具有較好的實(shí)時(shí)性和魯棒性。