【摘 要】
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为了更好地满足车道线检测的实时性和鲁棒性要求,提出一种基于帧间关联的车道线检测算法。根据道路图像的特征,将图像灰度化后,采用中值滤波去除图像采集过程中引入的噪声,再
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
【基金项目】
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北京市教育委员会科技发展计划面上项目:智能车实时交通标志识别关键技术研究(SQKM201411417004);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目:智能驾驶技术研究(IDHT20140508);图像处理与可视化技术应用(CIT&TCD20130513);北京联合大学人才强校计划人才资助项目(BPHR2014A04)资助
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为了更好地满足车道线检测的实时性和鲁棒性要求,提出一种基于帧间关联的车道线检测算法。根据道路图像的特征,将图像灰度化后,采用中值滤波去除图像采集过程中引入的噪声,再根据自适应阈值边缘提取检测算法,在提取过程中对原图像进行区域划分,利用改进的Hough变换得到车道候选线,建立动态的ROI,通过帧间关联方法实现对车道线模型的约束和更新。实验结果表明,基于帧间关联的车道线检测方法不仅降低了图像数据的运算量,缩减了算法的执行时间,而且提高了算法的鲁棒性。
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