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摘要:
针对目前车辆识别难度大且辨识结果受光照强度、亮度以及天气影响较大等问题,文中提出一种利用车道线对称性识别车辆的方法。该方法通过对采集的图像进行PDE去噪,在充分保留图像纹理特征的前提下,依据灰度值梯度变化率精确确定车道线位置,再根据车道线对称性锁定车道区域,缩小搜索范围,进而准确地对周围车辆进行识别。试验结果表明,该方法能够对后方50m盲区内车辆进行准确识别,且受光照条件影响小。
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公路交通管理中行驶车辆自动识别技术研究
车辆自动识别
模式识别
神经网络
GPS
GPRS
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 车辆识别技术
来源期刊 北京汽车 学科 交通运输
关键词 车道线 灰度值 对称性
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 18-21
页数 4页 分类号 U467.4
字数 878字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-4581.2012.04.005
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 李健 长安大学汽车学院 17 290 7.0 17.0
2 张亚岐 长安大学汽车学院 19 85 6.0 9.0
3 周辰雨 长安大学汽车学院 13 42 3.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
车道线
灰度值
对称性
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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