【摘 要】
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针对结构化道路的特点,提出一种实用的基于组合模型的车道线自动识别方法。近视场区域采用Hough变换初始检测车道线,远视场区域采用三次曲线模型拟合车道线。车道跟踪用Kalma
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
【基金项目】
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北京市教委和北京市基金委重点共同资助基金项目(KZ20041000501)
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针对结构化道路的特点,提出一种实用的基于组合模型的车道线自动识别方法。近视场区域采用Hough变换初始检测车道线,远视场区域采用三次曲线模型拟合车道线。车道跟踪用Kalman预测参数动态建立ROI（region of interest）,用扫描线法搜索车道线边界点,在车道线间断处用Kalman预测器定位车道线边界,还设计了一个失效判别模块来验证跟踪结果。最后将投影图中检测到的车道线进行逆投影重建,得到实际路面的车道线。实验结果表明,对于不同的车道线种类和在部分车道线被前方车辆遮挡的条件下,该算法均具有较高
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