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用于智能汽车的复杂光照环境车道线检测及跟踪方法
被引量：
5
1
作者
金智林
何麟煊
赵万忠
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2019年第4期459-466,共8页
针对复杂光照环境的智能汽车行驶安全问题,提出一种车道线检测及跟踪的改进方法。在图像预处理阶段,应用灰度变换方法增大不同光照环境的车道线和道路对比度;用改进概率Hough变换方法提取二值化图像中的车道线;用最小二乘法进行车道线拟...
针对复杂光照环境的智能汽车行驶安全问题,提出一种车道线检测及跟踪的改进方法。在图像预处理阶段,应用灰度变换方法增大不同光照环境的车道线和道路对比度;用改进概率Hough变换方法提取二值化图像中的车道线;用最小二乘法进行车道线拟合;根据前一帧车道线检测结果建立Kalman滤波动态感兴趣区域,实现车道线准确跟踪。进行夜间光照、弱光照、强光照及正常光照等不同光照环境下的车道线检测和跟踪实验。结果表明:该方法的准确率约为97.53%,对于单帧车道图像的处理时间约为60 ms,具有较好的准确性和实时性,并具有抗路面阴影、交通标志、车辆遮挡、路灯等因素干扰的能力。
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关键词
智能汽车
行驶安全
车道线检测及跟踪
复杂光照环境
灰度变换
改进概率Hough变换
KALMAN滤波
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职称材料
题名
用于智能汽车的复杂光照环境车道线检测及跟踪方法
被引量：
5
1
作者
金智林
何麟煊
赵万忠
机构
南京航空航天大学能源与动力学院
清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2019年第4期459-466,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51775269)
汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF1812)
文摘
针对复杂光照环境的智能汽车行驶安全问题,提出一种车道线检测及跟踪的改进方法。在图像预处理阶段,应用灰度变换方法增大不同光照环境的车道线和道路对比度;用改进概率Hough变换方法提取二值化图像中的车道线;用最小二乘法进行车道线拟合;根据前一帧车道线检测结果建立Kalman滤波动态感兴趣区域,实现车道线准确跟踪。进行夜间光照、弱光照、强光照及正常光照等不同光照环境下的车道线检测和跟踪实验。结果表明:该方法的准确率约为97.53%,对于单帧车道图像的处理时间约为60 ms,具有较好的准确性和实时性,并具有抗路面阴影、交通标志、车辆遮挡、路灯等因素干扰的能力。
关键词
智能汽车
行驶安全
车道线检测及跟踪
复杂光照环境
灰度变换
改进概率Hough变换
KALMAN滤波
Keywords
intelligent vehicles
driving safety
lane line detection and tracking
complex illumination
gray-level transformation
progressive probabilistic Hough transform
Kalman-filter
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于智能汽车的复杂光照环境车道线检测及跟踪方法
金智林
何麟煊
赵万忠
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
2019
5
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