【摘 要】
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针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院; 东南大学仪器科学与工程学院;
【基金项目】
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“十一五”国家科技支撑计划项目(2009BAG13A04);交通运输部信息化技术研究项目(2013 364 836 900);江苏大学高级专业人才科研启动基金项目(12JDG010)
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针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消失线的位置,将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣区域Ⅰ。利用边缘分布函数获得感兴趣区域Ⅰ内车道线直线模型倾角,再采用方向可变Haar特征提取边缘特征点并拟合车道线直线模型,利用直线模型参数进一步确定感兴趣区域Ⅱ。提出一种单方向搜索算法,提取边缘特征点并利用双曲线模型拟合获取完整的车道线模型。通过约10 000幅实际道路图片对车道线检测方法进行验证。验证结果表明:检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测,在晴好天气检测率为99.9%,不良天气检测率为99.7%。
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