Deteksi jalur adalah suatu teknik untuk mendeteksi garis jalur atau area jalur yang diambil dari kamera atau LiDAR pada kendaraan otonom. Pada saat ini yang masih menjadi tantangan dalam penelitian deteksi jalur adalah bagaimana mendeteksi jalur pada berbagai variasi kondisi agar kendaraan otonom tetap dapat mendeteksi jalur dengan benar. Hal ini dikarenakan terdapat berbagai variabel yang mempengaruhi deteksi jalur, seperti kabut, hujan, variasi iluminasi, dan oklusi parsial. Variabel tersebut memiliki kemungkinan untuk mempengaruhi hasil akhir deteksi jalur. Penelitian ini akan membahas metode untuk deteksi jalur jalan pada kondisi cuaca hujan dan malam hari menggunakan hough transform. Terdapat enam langkah untuk mendeteksi jalur jalan pada kondisi cuaca hujan dan malam hari menggunakan hough transform, yaitu konversi citra dari RGB ke grayscale, pengurangan derau dengan median filter, peningkatan kontras dengan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), deteksi tepi canny, pemilihan Region of Interest (RoI), dan deteksi garis dengan hough transform. Metode yang diusulkan berhasil mendeteksi garis jalan dengan akurasi sebesar 85.9% pada 1553 frame video pada kondisi hujan dan 946 frame video pada kondisi malam hari.
