基于光流法的快速车道线识别算法研究

• 作者: 庄博阳 段建民 管越 郑榜贵
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 无人驾驶 计算机视觉 车道线识别 光流法
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 146-150
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.09.032

摘要

为提取无人驾驶车前方车道线信息,提出一种使用光流法的快速车道线识别算法;首先,根据连续视频帧之间的时间相关性,运用光流法检测车辆前方背景的相对移动;然后,利用车辆背景中特征点的移动方向和距离,对本帧图像中车道线的位置进行粗略定位,从而缩小本帧图像中车道线的检测区域,加速车道线识别算法;最后,通过对车道线像素点的处理,给出车道线类型信息;该算法提升了车道线检测算法的效率,降低了复合算子车道线检测算法的时间复杂度;在720* 480像素下,算法实现了13.5 Hz的处理速度,相较仅使用复合算子的处理算法提升了39.6％的处理速度,且算法检测效果良好;实车实验证明了算法的有效性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段建民	北京工业大学信息学部	130	1093	16.0	25.0
2	郑榜贵	北京工业大学信息学部	21	337	12.0	18.0
3	管越	北京工业大学信息学部	4	2	1.0	1.0
4	庄博阳	北京工业大学信息学部	3	2	1.0	1.0