一种基于Meanshift和RANSAC的车道识别方法

• 作者: 张宇 张维刚 王珂娜 王耀南 达兴鹏
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 车道标志线识别 改进的最大熵分割 动态ROI Meanshift算法 RANSAC Algorithm 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1344-1347
• 页数: 4页
• 分类号: TP303
• 语种: 中文

摘要

为满足车辆行驶时能对各种车道线(实线、虚线、直道、大弯道)准确识别,提出一种基于Meanshift原理和RANSAC(Random Sample Consensus)算法的车道识别方法；该方法首先利用改进的最大熵阈值分割方法和图像灰度概率密度特征对左右车道线目标进行初定位,动态地建立车道线ROI (Region of Interests),然后运用Meanshift算法对左右车道线进行精确定位,最后利用RANSAC算法对各搜索框中候选车道线的重心进行筛选,并采用最小二乘法对左右车道线进行拟合；实验结果表明,该方法可以识别各种车道线型,并具有较好的鲁棒性；车道检测平均时间为80ms/f,车道跟踪平均时间为40ms/f.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
2	张维刚	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	48	1228	19.0	34.0
4	王珂娜	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	9	164	7.0	9.0
6	张宇	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	9	136	5.0	9.0
11	达兴鹏	湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室	1	5	1.0	1.0