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一种基于平行坐标系的车道线检测算法  
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【英文篇名】 A Lane Detection Method Based on Parallel Coordinate System
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【作者】 王旭宸; 卢欣辰; 张恒胜; 肖亚敏; 解梅;
【英文作者】 WANG Xu-chen; LU Xin-chen; ZHANG Heng-sheng; XIAO Ya-min; XIE Mei; School of Information and Communication Engineering; University of Electronic Science and Technology of China;
【作者单位】 电子科技大学信息与通信工程学院;
【文献出处】 电子科技大学学报 , Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 编辑部邮箱 2018年 03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】 人工智能; 无人驾驶车; Hough变换; 道线检测; 平行坐标系;
【英文关键词】 artificial intelligence; autonomous driving; Hough transform; lane detection; parallel coordinate system;
【摘要】 针对现有车道线检测技术依赖霍夫检测导致的速率过慢问题,提出了一种基于平行坐标系的车道线检测算法。基于平行坐标系将直线可视化,并对其检测速率加以对比和分析。结果表明,在仿真环境下基于平行坐标系的车道线检测算法,其准确性与霍夫检测相仿,且速率有很大的提升。
【英文摘要】 A lane detection algorithm based on parallel coordinate system is proposed to solve the problem of slow detection rate caused by the Hough detection. The lane is visualized based on the parallel coordinate system and its detection rate are compared and analyzed. In the simulation environment, the results show that the accuracy of lane detection algorithm based on parallel coordinates is similar to that of the Hoough detection, and the speed is greatly improved.
【基金】 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20130185130001)
【更新日期】 2018-06-21
【分类号】 TP391.41;U463.6
【正文快照】 随着人工智能的大力发展,无人驾驶技术应运而生,在国家和各企业的大力投入下取得了一系列重大成果。从谷歌将“Waymo”[1](Alphabet旗下谷歌的无人驾驶汽车项目)宣布独立立项到百度将“阿波罗”计划[2](百度开放自动驾驶平台计划)成功开放,无人驾驶技术获得越来越多的关注和热?

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