【摘 要】
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针对传统Hough变换算法在无人车结构化道路车道标线识别中出现的中间间断车道标线提取不精准、不完整、有用车道标线信息丢失等问题，提出基于感兴趣附近区域的Hough变换车道标
【基金项目】
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陕西省教育厅自然科学专项(12JK0502);教育部留学回国人员科研计划项目(2011CY185)
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针对传统Hough变换算法在无人车结构化道路车道标线识别中出现的中间间断车道标线提取不精准、不完整、有用车道标线信息丢失等问题，提出基于感兴趣附近区域的Hough变换车道标线识别算法．运用传统Hough变换对预处理得到的二值图像进行图像部分分块的车道标线提取，在已提取的车道标线周围划定感兴趣附近区域，找出感兴趣附近区域内的像素与车道标线的辅助度关系，通过辅助度计算累计单元的最大值，得到车道标线的参数．对无人车实时采集的图片进行实验，实验结果表明，该算法在直道、弯道情况下平均处理一帧图片耗时分别为80．42
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