【摘 要】
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实时、准确的道路识别是智能车辆研究中一个重要研究方向,为此提出了一种基于区域特征的道路识别方法。该算法以分水岭算法为基础,首先定义道路和背景的极小值,然后逐步扩展
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实时、准确的道路识别是智能车辆研究中一个重要研究方向,为此提出了一种基于区域特征的道路识别方法。该算法以分水岭算法为基础,首先定义道路和背景的极小值,然后逐步扩展两者的集水盆,寻找道路和背景之间的分水线;算法采用直线模型,通过Hough变换拟合道路边线,最终实现道路识别。此外,算法根据识别的结果实时更新路面和背景区域极小值的定义,以提高识别的准确性。通过对视频图像的实验,测试了算法的性能。结果显示,在不同条件下,至少检测到一条道路边线的比率能够达到90%,耗时约为45 ms。说明该算法的速度和效果都能满足道路识别要求。
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