基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
车道线检测是智能辅助驾驶算法中的核心算法之一.为了解决基于传统霍夫变换的车道线检测算法检测效率低下等问题,提出一种基于级联霍夫变换的快速车道线检测算法.该算法首先对视频帧进行ROI选取、滤波、边缘检测、非极大值抑制等预处理,然后使用基于平行坐标系的映射将原始图像转换到参数空间,完成点到线、线到点的映射,接着再使用一次映射,最终实现点到点、线到线的映射,以此快速提取车道线消失点,并根据消失点位置扫描实际车道线,实现车道线的提取.该算法在点的映射过程中,坐标值始终是线性变换,克服了传统霍夫变换在映射过程时需对每一个点进行极坐标转换的缺点,计算更简单,运算效率更高.仿真实验表明,文中提出的改进算法比传统霍夫变换运算速度提高了31%,准确率提高了6.2%,检测效果有明显提高,可广泛应用于智能辅助驾驶中.
推荐文章
基于分级的快速霍夫变换直线检测
模式识别
计算机视觉
霍夫变换
直线检测
基于DM6446的车道线快速检测算法
车道线
候选点
有效特征点
最小二乘法
基于时频面霍夫变换的谐波族检测算法
谐波族信号
霍夫变换
频率分集
直升机
探测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于级联霍夫变换的车道线快速检测算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 车道线检测 Sobel算子 霍夫变换 平行坐标系 最小二乘法
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 88-93
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.01.016
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 杨帆 84 332 9.0 14.0
2 朱鸿宇 2 0 0.0 0.0
3 高晓倩 2 0 0.0 0.0
4 李学娇 2 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (44)
共引文献  (28)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2013(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2014(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2015(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2016(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2017(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2018(13)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(12)
2019(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2020(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
车道线检测
Sobel算子
霍夫变换
平行坐标系
最小二乘法
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导