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摘要:
车道检测算法的研究是智能车辆基于道路标识线或边界信息自主导航的首要环节.根据道路先验知识和驾驶员视觉处理经验,将道路图像分为近景和远景区域,近景区使用直线模型拟合车道线,远景区切换直线模型或三次曲线模型匹配车道线.融合道路图像的梯度幅值、梯度方向和灰度特征信息,建立概率判别函数,采用基于遗传算法操作的改进粒子群优化算法,快速搜索关于概率函数的最优模型参数,实现对车道的检测.对实际道路图像的试验结果表明,在路面存在阴影、光照不均匀、车辆遮挡以及车道标识线污损情况下,该算法都能很好地识别车道,具有很强的鲁棒性.
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文献信息
篇名 分段切换模型参数寻优的车道检测算法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 智能车辆 车道检测 切换模型 判别函数 粒子群优化
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 光电测量与检测
研究方向 页码范围 17-23
页数 分类号 TP391.41
字数 4328字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2012.01.004
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 任国全 军械工程学院火炮工程系 133 1229 18.0 27.0
2 李冬伟 军械工程学院火炮工程系 94 643 13.0 19.0
3 周磊 军械工程学院火炮工程系 4 41 3.0 4.0
4 肖浩 湖南大学机械与载运工程学院 6 47 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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2020(4)
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研究主题发展历程
节点文献
智能车辆
车道检测
切换模型
判别函数
粒子群优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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光电工程
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