【摘 要】
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为了提高车道线检测算法在光照变化和车道线破损及污迹遮挡等情况下的实时性和鲁棒性,提出了一种基于道路先验信息和随机抽样一致性(RANSAC)算法的检测方法。该算法首先对原
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院机器人研究所;
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为了提高车道线检测算法在光照变化和车道线破损及污迹遮挡等情况下的实时性和鲁棒性,提出了一种基于道路先验信息和随机抽样一致性(RANSAC)算法的检测方法。该算法首先对原始图像进行Sobel边缘检测,提取梯度幅值突变点作为候选车道标志线正负边缘特征点;再基于车道标志线宽度和连续性等先验知识,利用逆透视变换对边缘特征点间的距离进行匹配,去除候选点中的干扰噪声;最后利用RANSAC算法对特征点进行三次曲线拟合。实验结果表明,对各种复杂的城市道路,该识别算法都能准确地识别出车道线。
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