无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究

• 作者: 李晓明 武潇 韩广飞
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 交通运输
• 关键词: 无人驾驶 阈值分割 边缘检测 数学形态学 Hough变换
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 152-154,158
• 页数: 4页
• 分类号: U46
• 字数: 2215字
• 语种: 中文

摘要

为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性，在对车道线检测技术进行深入研究的基础上，提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除，以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理，接着用中值滤波法消除随机噪声，再用最大类间方差法（Otsu法）初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化，使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点，再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明，此算法能够快速准确地检测出车道线，较传统检测算法具有更强准确性和实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓明	太原理工大学电气与动力工程学院	31	150	7.0	11.0
2	武潇	太原理工大学电气与动力工程学院	12	50	5.0	6.0
3	韩广飞	太原理工大学电气与动力工程学院	3	17	2.0	3.0