一种基于卡方统计的弯道识别算法

• 作者: 唐叩祝 王乃汉 胡延平 魏振亚
• 来源期刊: 汽车工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卡方统计 弯道识别 感兴趣区域 关联性概率
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 446-452
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4752字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1469.2018.06.08

摘要

提出了一种基于卡方统计的弯道识别算法.该算法从机器视觉出发,对图像传感器采集的道路图像进行预处理,包括感兴趣区域(Region of interest,Roi)划分、高斯滤波和边缘检测,筛选满足车道边缘特征的像素点,并提取车道线中点.再设置动态的感兴趣区域,得到两边车道像素点中心位置与车道线中心线的关联性概率函数,最后利用关联性概率函数和对称性来识别弯道.试验结果表明卡方统计能有效识别弯道和和弯道方向,满足汽车辅助驾驶系统识别的实时性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡延平	合肥工业大学机械工程学院	29	185	9.0	13.0
2	唐叩祝	合肥工业大学机械工程学院	2	1	1.0	1.0
3	王乃汉	合肥工业大学机械工程学院	4	10	2.0	3.0
4	魏振亚	合肥工业大学机械工程学院	8	18	3.0	4.0