一种基于随机抽样一致性的车道线快速识别算法

• 作者: 彭红 李必军 沈三明 程显 肖进胜
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 车道线识别 随机抽样一致性 贝兹曲线
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 页码范围: 1721-1726
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

针对现有车道线识别算法的有效性、实时性和鲁棒性不高的问题,提出了一种改进的快速随机抽样一致性(RANSAC)的曲线拟合验证的视觉车道线识别算法.该算法首先在进行逆透视变换后选用各向异性的高斯核滤波;然后对不同光照亮度图像采用适应性强的分位数方法进行二值化,并针对车道线在变换图中几乎垂直的特性,再利用直方图统计法检测出初始车道线;最后用改进的快速RANSAC的曲线拟合算法进行曲线修正,找出车道线可能存在的弧度,使检测的曲线更加精确.为提高检测的精度,最后对识别结果进行后处理.实验结果证明,对各种复杂的城市道路,所提出的算法均具有很高的鲁棒性和有效性,且算法处理效率很高,能很好地满足智能车实时检测车道线的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖进胜	武汉大学电子信息学院	63	525	12.0	20.0
5	李必军	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	28	557	9.0	23.0
6	彭红	武汉大学电子信息学院	9	86	5.0	9.0
7	程显	武汉大学电子信息学院	2	32	2.0	2.0
8	沈三明	中国科学院深圳先进技术研究院	1	23	1.0	1.0