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题名一种鲁棒性的多车道线检测算法
被引量：12
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作者
宣寒宇
刘宏哲
袁家政
李青
牛小宁
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机构
北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第11期305-313,共9页
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基金
国家自然科学基金(61372148
61271369
+2 种基金
61502036)
北京市自然科学基金(4152016)
国家科技支撑课题(2014BAK08B02)资助
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文摘
机器视觉被广泛应用于智能汽车领域,车道线检测成为人工智能领域内的研究热点。为了得到更具鲁棒性的车道线检测效果,采用一种基于多条件约束的车道线特征滤波器,并提出了一种新的对车道线特征进行聚类的算法。运用卡尔曼滤波对车道线位置进行实时跟踪和预测;利用基于透视投影线性关系的车道线"位置-宽度"函数设置自适应动态ROI;另外,利用车道线的特点形成约束条件以获得更加稳定的检测效果。在真实道路环境下的实时检测结果表明,该算法鲁棒性强、实时性好,且具有稳定的检测效果。
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关键词
机器视觉
车道线特征滤波器
聚类算法
稳定性
卡尔曼滤波
“位置-宽度”函数
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Keywords
Machine vision, Lane-line feature filter , Clustering algorithm, Stability, Kalman filter , Position-width function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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