【摘 要】
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为提高车道线的检测精度和识别率,在构建新的道路模型基础上提出了一种基于BP神经网络与最小二乘法曲线模型的车道线检测算法。该算法运用具有方向性的线检测器对道路图像进
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学
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为提高车道线的检测精度和识别率,在构建新的道路模型基础上提出了一种基于BP神经网络与最小二乘法曲线模型的车道线检测算法。该算法运用具有方向性的线检测器对道路图像进行边缘检测,提取出道路边缘点;接着利用BP神经网络估计新的道路模型参数确定模型函数;根据新道路模型函数的上凸性,以函数最大值为分界点,分界点左侧为左车道线,右侧为右车道线,从而完成对左右车道线的检测;最后利用最小二乘法实现左右车道线重构。实验结果表明,所提出的算法的检测精度达到92.8%,适合多种道路状况下的车道线检测,具有较好的鲁棒性。
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