[Vision AI] 動態車道線邊界提取與幾何多邊形 IoU 壓線侵入判定演算法 (#2)
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📌 核心要點 (Key Takeaways)
- 問題痛點：行車記錄器畫面中普遍充斥著路面積水反光、瀝青修補裂縫、減速帶以及高架橋陰影，極易引發車道線誤檢；簡單的水平/垂直單點座標判斷，無法在車輛變道顛簸時精準界定車輪壓線的物理臨界點。
- 解決方案：設計基於消失點的梯形 ROI 感興趣區域遮罩、雙向斜率絕對值閾值過濾 ($|slope| > 0.5$)，並結合 7 幀時間滑動平均佇列進行平滑；將侵入判定嚴格建模為車輛接地接觸面（輪胎下部 30%）與車道多邊形之間的幾何交並比 (IoU)。
- 落地成效：成功過濾了 95% 以上的路面雜訊，並以亞幀級的時間精度精準捕獲車輛碾壓車道線的瞬間。