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基于视觉的车道线检测算法  
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【作者】 张云港;
【关键词】 智能车辆; 计算机视觉; 结构化道路图像; 车道线检测; Hough变换; 曲线增长;
【英文关键词】 Intelligent Vehicle; Color Quantization; Lane Detection; Inverse Perspective Mapping; Hough Transform; Curve Grow;
【中文摘要】 智能车辆(Ⅳ)是近年来各国在智能交通中潜心研究的一个重要领域,其 中,基于视觉的结构化道路环境识别研究成为研究的重点。结构化道路环境的检 测与识别的一个主要方面就是对路面中的车道线进行检测与识别,确定车道的边 界与类型,为智能车辆提供保持车道行驶和变换车道行驶必须的车道信息,使智 能车辆能实现平稳、安全的自动驾驶。 本文主要针对结构化道路图像的特点,对如何有效地提取道路图像中的车道 线信息做了深入研究。主要进行了三个方面的研究: 一、从道路图像特点出发,对有效地进行道路图像的预处理进行了研究。 二、对直线车道,给出了基于Hough变换的实线和虚线车道的检测算法。 三、对于曲线车道,给出了基于直车道和前帧检测出的车道线段检测曲线车道的 一种快速算法。 由于道路本身的复杂性,决定了道路图像的复杂性,因此,本文预先对道路 情况建立了一定的假设,并将这些假设和检测算...
【英文摘要】 Intelligent Vehicle (IV) is a new research field in many counties, and, vision-based structured road is a important research direction. Structured road detection is mainly depending on the detection of the lanes on the road and to confirm the boundary of the road. The final goal is the autonomous calm, safe drive for intelligent vehicle in any time and without people's help.In this paper, we mainly direct to the characters of structured road, we did some work on how to extract lane information in road image...
【更新日期】 2015-11-02

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