【摘 要】
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为提取无人驾驶车前方车道线信息,提出一种使用光流法的快速车道线识别算法;首先,根据连续视频帧之间的时间相关性,运用光流法检测车辆前方背景的相对移动;然后,利用车辆背景
【基金项目】
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北京市属高等学校人才强教计划资助项目(038000543117004)
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为提取无人驾驶车前方车道线信息,提出一种使用光流法的快速车道线识别算法;首先,根据连续视频帧之间的时间相关性,运用光流法检测车辆前方背景的相对移动;然后,利用车辆背景中特征点的移动方向和距离,对本帧图像中车道线的位置进行粗略定位,从而缩小本帧图像中车道线的检测区域,加速车道线识别算法;最后,通过对车道线像素点的处理,给出车道线类型信息;该算法提升了车道线检测算法的效率,降低了复合算子车道线检测算法的时间复杂度;在720*480像素下,算法实现了13.5Hz的处理速度,相较仅使用复合算子的处理算法提升了39
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