原文服务方: 科技与创新       
摘要:
本文研究了基于机器视觉的车道标志线实时检测问题.在讨论了各种车道模型的基础上,提出了一种基于分段切换的车道模型,并且简单论述了车道图像的检测算法,并进一步对试验效果进行了讨论与分析.试验结果表明,该基于分段切换车道模型的车道识别算法,能够很好地匹配各种形状道路,并具有较好的实时性.
推荐文章
基于机器视觉的车道线检测研究进展综述
车道线检测
机器视觉
特征检测
模型检测
深度学习
基于视觉的缩微车车道线检测
数学形态学
阈值分割
最小二乘法
基于计算机视觉的车道线检测与识别
计算机视觉
车道线
检测
识别
机器视觉在车道标志线实时检测中的应用
机器视觉
车道标志线
图像处理
识别
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于机器视觉的车道标志线实时检测研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 机器视觉 车道识别 智能驾驶
年,卷(期) 2007,(25) 所属期刊栏目 模式识别
研究方向 页码范围 252-253,269
页数 3页 分类号 TP242.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.25.105
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姬光荣 中国海洋大学信息科学与工程学院 51 291 10.0 13.0
2 卢泽润 中国海洋大学信息科学与工程学院 3 32 3.0 3.0
3 孙启荣 中国海洋大学信息科学与工程学院 2 20 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
共引文献  (7)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (11)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2010(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2012(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2014(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2015(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2017(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
车道识别
智能驾驶
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导