【摘 要】
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针对车辆在弯道与行驶过程中由于摄像头抖动使得拍摄图像存在畸变从而导致车道线识别率低的问题，提出一种基于自适应透视变换与特征融合的车道线检测方法。首先通过使用自适应透视变换对畸变图像进行矫正，以提升鸟瞰图转换的精确度；然后通过特征融合得到车道线的二值化图像；最后利用自适应滑动窗口检测算法对车道线进行拟合，还原出原始车道并确定车道的曲率和车辆所处的位置。在不同场景下测试算法在弯道和整体路况下的车道线识
【基金项目】
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国家自然科学基金（72061016）； 江西省教育厅科技项目（GJJ160608）； 国家留学基金委资助项目（201908360225）；
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针对车辆在弯道与行驶过程中由于摄像头抖动使得拍摄图像存在畸变从而导致车道线识别率低的问题，提出一种基于自适应透视变换与特征融合的车道线检测方法。首先通过使用自适应透视变换对畸变图像进行矫正，以提升鸟瞰图转换的精确度；然后通过特征融合得到车道线的二值化图像；最后利用自适应滑动窗口检测算法对车道线进行拟合，还原出原始车道并确定车道的曲率和车辆所处的位置。在不同场景下测试算法在弯道和整体路况下的车道线识别能力，并与传统算法进行对比分析。结果表明：所提算法有较好的鲁棒性、整体识别率比传统Hough算法提升13.78%,能够在复杂的行车环境中准确的识别车道线。
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