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摘要:
在车辆的自动驾驶和辅助驾驶中,实时分析车辆的运动状态具有重要的实际应用价值.为了实现对车辆行为的判断,提出一种基于车道信息融合的车辆行为识别算法.首先提出一种基于改进Robinson与LSD的模型,运用改进的Robinson算子获取最佳梯度幅值实现对车道的边缘提取,再通过LSD算法实现车道的检测.然后采用一种基于滑动窗口的三次样条插值法对车道进行拟合,最后根据车道参数信息分析车辆的运动状态,结合车辆的中心位置得到车辆的偏离信息.在BDD100K数据集的测试中,本文算法的车道检测准确率为95.61%,车辆行为识别准确率为93.04%,每秒传输帧数达到42.37.实验结果表明,本文算法在不同场景下可以有效地区分车辆的运动状态并给出车辆的偏离信息,具有更高的准确性和鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于车道信息融合的车辆行为识别
来源期刊 液晶与显示 学科 工学
关键词 图像处理 车辆行为 车道检测 曲线拟合
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 80-90
页数 11页 分类号 TP391
字数 5689字 语种 中文
DOI 10.3788/YJYXS20203501.0080
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朴燕 长春理工大学电子信息工程学院 44 138 6.0 11.0
2 宋士奇 长春理工大学电子信息工程学院 2 1 1.0 1.0
3 王健 长春理工大学电子信息工程学院 2 2 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
车辆行为
车道检测
曲线拟合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
液晶与显示
月刊
1007-2780
22-1259/O4
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-203
1986
chi
出版文献量(篇)
3141
总下载数(次)
7
总被引数(次)
21631
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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