智能运输系统是现代交通发展的方向,世界发达国家相继投入大量的资源进行开发和研究。其中,智能车辆技术是智能运输系统中重要内容,而基于视觉的道路导航技术则是其关键技术之一。本文着眼于视觉道路导航技术中道路路面识别技术,寻求一种快速、高效的算法,满足智能车辆高速运行的路面识别要求。本文通过单目视觉系统采集道路图像,算法运用基于图论的图像分割方法对道路图像进行分割处理,以实现道路区域检测,并通过建立的道路区域分块合并法则对道路区域进行识别。基于道路区域检测结果,道路边线检测算法采用多项式模型,利用最小二乘法对道路边线进行拟合。经试验表明,算法具有快速、可靠、灵活等优点。与传统的道路检测算法不同,本文所提出的算法不依赖于道路标线,对于一般算法无法适用的非结构化道路具有很好的检测效果。经过大量的试验表明,算法在多种道路类型、多种天气条件及复杂路面交通状况下都能得到很好的检测结果,具有很强的鲁棒性。同时,算法检测单帧图像平均耗时为26毫秒,具有较高的实时性,能够满足智能车辆实时运行的要求。