在這一個小節當中，將會展示在各種情形下所做的道路線偵測及追蹤的結 果，並分別討論各個結果。由於我們做道路線偵測的主要原因並非是為了要做非 常精確的偵測，只是為了確定一個大概的路面偵測區域，因此，我們在道路線的 偵測及追蹤並不適用於彎路的道路線偵測和追蹤。
y 道路線偵測結果
此節所要討論的是系統中道路線偵測的實驗結果；圖. 5-2 為一般正常白天 中，道路線偵測的結果；(a)為原始影像及測線的結果，(b)為找出來的參考點。
可發現利用Hough Transform 即使要找的道路線為虛線，依舊可以正常地找到我 們所要的道路線。圖. 5-3 為陰天時，道路線偵測的結果；(a)為原始影像及測線 的結果，(b)為找出來的參考點。圖. 5-4 為雨天時，道路線偵測的結果；(a)為原 始影像及測線的結果，(b)為找出來的參考點。由實驗結果，我們可以知道，利 用Hough Transform 可以適用在道路線為虛線或是實線的狀況下，而在右側邊線 為何較容易偵測到離車身較遠的邊線，這是由於偵測右側邊線起始範圍設定的原 因。
圖. 5-2 : 晴天道路線偵測結果
圖. 5-3 : 陰天道路線偵測結果
圖. 5-4 : 雨天道路線偵測結果
圖. 5-5 為夜間時，道路線偵測的結果；(a)為原始影像及測線的結果，(b)為 找出來的參考點。圖. 5-6 為光源過亮而造成路面亮度對比太低時的結果；(a)為 原始影像及測線的結果，(b)為找出來的參考點。
圖. 5-5 : 夜間道路線偵測結果
圖. 5-6 : 在光源過亮時道路線偵測結果
比較以上的結果，我們可以發現在光源過亮或夜晚的情況之下，系統依然可 以偵測出道路線的方向及存在。
y 道路線追蹤結果
在找出初始的道路線範圍之後，我們即利用道路線追蹤的方式來改變我們偵 測區域的位置，以下為道路線追蹤的結果。圖. 5-7 為白晝時，道路線追蹤的結果；
由其中# frame 3980 可以知道，由於我們追蹤的對象是較靠近自身的道路線，因 此，當車側有車輛經過而造成較遠處的道路線被遮蔽並不會對系統在偵測及追蹤 道路線產生影響；而在# frame 6880 時，雖然出現沒有道路線的情況，但是，系 統會以舊的道路線位置作為新的道路線位置。
# frame 0 # frame 200 # frame 600
# frame 1000 # frame 2500 # frame 3000
# frame 3980 # frame 4500 # frame 5100
# frame 6040 # frame 6880 # frame 7040
圖. 5-7 : 道路線偵測在日常狀態下的結果
圖. 5-8 為夜間時，道路線追蹤的結果；其中可以從# frame720 發現到由於車 頭燈光的影響而造成了系統在線偵測和追蹤上的誤判，但是在# frame 740 中就立 刻修正回正確的道路線位置。圖. 5-9 為雨天的狀況下，道路線追蹤的結果；在#
frame 110 至# frame 330 中，駕駛者切換了車道線，造成了偵測範圍改變的情況，
由於車道線位置與原始的車道線位置相差太大，所以會重新偵測車道線的位置，
因此在# frame 360 又調整回正確的偵測範圍。
# frame 140 # frame 180 # frame 290
# frame 390 # frame 720 # frame 740
圖. 5-8 : 道路線偵測在夜間狀態下的結果
圖. 5-9 : 道路線偵測在雨天狀態下的結果