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汽车偏离车道线的图像分析与视觉计算方法  
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【英文篇名】 Image analysis and vision computing methods for running deflection of vehicles
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【作者】 毛玉星; 苗伽略; 汪泉霖; 王艳;
【英文作者】 MAO Yuxing; MIAO Jialue; WANG Quanlin; WANG Yan; State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security and New Technology; Chongqing University;
【作者单位】 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2013年 22期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 计算机视觉; 车道线检测; 边缘检测; 二值化; Hough变换;
【英文关键词】 computer vision; lane detection; edge detection; binarization; Hough transform;
【摘要】 针对汽车自主驾驶技术的车道检测和跑偏告警问题,提出了一种快速可靠的视觉计算方法。利用方向滤波算子对路面图像进行5×5模板运算,得到边缘图像;采用Otsu自动阈值算法对图像进行二值化处理,并根据车道在图像中的位置特性对边沿图像细化去点,减少后续处理运算量;在此基础上,根据车道几何特性引入约束条件,去除干扰点,并采用Hough变换检测出车道线;依据针孔摄像机模型建立空间坐标系,用于计算汽车相对于车道线的偏转角和垂直距离,估计驶离车道的时间,为汽车自主驾驶中的安全预警及智能控制提供信息支撑。
【英文摘要】 Focusing on the problems of lane detection and running deflection for autonomous land vehicles,a reliable approach for fast vision computing is proposed in this paper.Two 5×5 template operators of directional filters are used to extract the edges of the image.The image is binarized with an automatic threshold derived from Otsu algorithm.To reduce the computational work,the position characters of the lanes in the image are concerned to remove the horizontal contour points.Meanwhile,the constraint conditions ...
【基金】 重庆市科技攻关项目(No.CSTC2010AA5049); 重庆市高校创新科研项目(No.12A19369)
【更新日期】 2014-01-07
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言近十年来,汽车自主驾驶技术[1-3]得到广泛关注并取得突破性进展,并将在军事、智能交通等方面有广阔的应用前景。汽车自主驾驶需采用多传感器、多信息融合方式,将GPS定位信息、GIS道路信息与即时路面信息终合分析处理,形成人、车、路结合的智能控制系统。汽车自主驾驶的核?

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