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基于Gist-SVM对车道线分类及车道线检测识别研究
被引量：
4
1
作者
魏玉东
杨先海
谭德荣
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018年第9期867-873,共7页
为了适应复杂的车道线路况的识别,提出了应用Gist-SVM机器学习对直线型-弯曲型车道线自动检测分类的方法。首先通过Gist-SVM训练2种直线型和弯曲型分类模型;然后利用测试图像的特征与训练模型进行预测学习,应用支持向量机自动分类直线...
为了适应复杂的车道线路况的识别,提出了应用Gist-SVM机器学习对直线型-弯曲型车道线自动检测分类的方法。首先通过Gist-SVM训练2种直线型和弯曲型分类模型;然后利用测试图像的特征与训练模型进行预测学习,应用支持向量机自动分类直线型和弯曲型车道类型;最后,检测的直线型车道线图像利用加约束Hough变换进行检测识别,检测的弯曲型车道线采用多数小线段直线拟合方法拟合弯道。同时设计一种适应本文所提方法的车道线检测识别系统的界面,将该车道线检测算法整合到该系统界面内。实验结果证明,采用Gist-SVM可自动检测分类车道线类型,该算法对直线型-弯曲型车道线检测识别的错检率减少20%,提高了检测的准确性。
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关键词
车道线分类
直线型-弯曲型
检测系统界面
加约束的Hough变换
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职称材料
题名
基于Gist-SVM对车道线分类及车道线检测识别研究
被引量：
4
1
作者
魏玉东
杨先海
谭德荣
机构
山东理工大学机械工程学院
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018年第9期867-873,共7页
基金
山东省自然科学基金(ZR2016EL19)资助项目
文摘
为了适应复杂的车道线路况的识别,提出了应用Gist-SVM机器学习对直线型-弯曲型车道线自动检测分类的方法。首先通过Gist-SVM训练2种直线型和弯曲型分类模型;然后利用测试图像的特征与训练模型进行预测学习,应用支持向量机自动分类直线型和弯曲型车道类型;最后,检测的直线型车道线图像利用加约束Hough变换进行检测识别,检测的弯曲型车道线采用多数小线段直线拟合方法拟合弯道。同时设计一种适应本文所提方法的车道线检测识别系统的界面,将该车道线检测算法整合到该系统界面内。实验结果证明,采用Gist-SVM可自动检测分类车道线类型,该算法对直线型-弯曲型车道线检测识别的错检率减少20%,提高了检测的准确性。
关键词
车道线分类
直线型-弯曲型
检测系统界面
加约束的Hough变换
Keywords
lane line classification
linear
-
bend type
detection system interface
Hough transform plus constraint
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于Gist-SVM对车道线分类及车道线检测识别研究
魏玉东
杨先海
谭德荣
《高技术通讯》
EI
CAS
北大核心
2018
4
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