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摘要:
基于机器视觉的弯道图像能提供车辆行驶道路环境的丰富信息,从建立弯道模型、提取车道线像素点以及拟合车道模型等步骤分析了传统基于道路模型的弯道检测方法,针对传统方法很难适用于多种不同形状弯道的特点,提出一种基于特征点提取的弯道检测新方法;介绍了弯道检测在车道偏离预警、弯道限速以及弯道防碰撞预警等领域的应用情况;最后提出弯道检测应该建立三维车道线模型、注重发展多传感器融合技术,提高其适用性和鲁棒性.
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道路检测
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D-S证据理论
FSVM
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于道路模型的弯道检测研究与应用
来源期刊 交通信息与安全 学科 工学
关键词 机器视觉 道路模型 弯道检测 预警系统
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 技术应用
研究方向 页码范围 141-146
页数 分类号 TP391.41
字数 5397字 语种 中文
DOI 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.03.032
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 郭烈 大连理工大学汽车工程学院 39 308 10.0 16.0
2 李兵 大连理工大学汽车工程学院 10 315 6.0 10.0
3 黄晓慧 大连理工大学汽车工程学院 5 72 4.0 5.0
4 刘宝印 大连理工大学汽车工程学院 2 27 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (77)
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
道路模型
弯道检测
预警系统
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
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
总下载数(次)
14
总被引数(次)
29572
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
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