作者:丁蒙; 戴曙光; 曾思浩; 王帅 期刊:《软件》 2019年第12期
论文针对天气阴暗和复杂背景等情况下难以检测车道线的情况,提出了基于消失点的自适应ROI提取和基于蚁群算法的边缘检测方法。首先进行图像预处理得到灰度化图像,然后使用基于纹理的gLoG滤波进行消失点检测以消除复杂背景的影响,使用蚁群算法对灰度图像进行边缘检测以解决Canny算子对噪声敏感的问题,最后对感兴趣区域进行Hough变换直线检测并且使用极角极径约束Hough变换拟合的直线,最后实现车道线检测的功能。实验结果表明,论文提...
作者:黄俊; 侯北平; 董霏; 吴颖东; 刘宇; 王建铭 期刊:《图学学报》 2019年第01期
随着车辆智能化的快速推进,道路的自动检测起着越来越重要的作用;但非结构化道路由于道路标识和边界线不明显,导致检测存在困难。将非结构化道路的消失点作为约束进行检测,可以大幅度提高检测性能,针对现有的非结构化道路消失点检测方法普遍存在计算时间长、实时性差等缺点,为提高运算效率,提出了基于局部方向模式(LDP)纹理特征的消失点检测方法。在计算LDP特征基础上,利用Kirsch掩模得到像素点的4方向响应幅值,并通过幅值校正减少...
作者:潘奎刚; 石朝侠 期刊:《计算机工程》 2017年第12期
为提高弯曲道路的消失点检测效果,提出一种新的非结构化道路消失点检测方法。利用垂直投影校正方法校正投票点的Gabor纹理主方向,采用纹理主方向和边缘信息对投票点上方的一系列投票点权值进行加权,并通过投票点权值完成主方向加权投票,从投票点中选择接收的投票值之和最多的候选点为消失点,从而实现消失点检测。实验结果表明,与现有非结构化道路消失点检测方法相比,该方法对于弯曲道路具有更低的运行时间及更高的检测准确率。
作者:王超; 王宇雷; 姚峰 期刊:《电子世界》 2018年第07期
车道线检测作为先进驾驶员辅助系统(ADAS)乃至智慧交通和无人驾驶的重要组成部分,极大改善了传统驾驶模式中“道路-驾驶员-汽车”的信息获取流程,提高驾车行为安全性.本文首先在预定区域内利用概率霍夫变换(HoughlinesP)和最小距离法求解出消失点,以此为基础建立梯形DR01;并利用结构化车道的特征将图像分别转换到LAB与HSL颜色空间,提取出车道线;然后将图像进行垂直分割和小窗搜索找到车道线的位置;最后与车道模型进行...
作者:王晓锦; 王增才; 赵磊 期刊:《机电一体化》 2017年第05期
提出一种基于消失点检测与分段直线模型的车道线识别方法。首先对高速公路图像预处理,采用基于消失点检测设定动态感兴趣区域(ROI)的方法,截掉预处理图像中包含天空等的无用信息,然后将动态感兴趣区域(ROI)均分为n部分,采用改进的极角约束Hough变换检测直线段,最后利用分段直线模型拟合车道线。实验结果表明,不管是直道还是弯道,分段直线模型都有很好的拟合效果,继承了Hough变换鲁棒性强、实时性好的优点,避免了曲线...
作者:王永忠 文成林 期刊:《中国图象图形学报》 2013年第04期
由于非结构化道路缺乏明显的车道标识线或车道边界,使得其检测面临很大困难。利用非结构化道路的消失点作为约束,可以显著提高非结构化道路的检测性能。但基于多尺度多方向Gabor纹理的消失点检测方法存在计算量较大的问题,并且背景干扰也常会使得现有的消失点投票方法出现大的误检。为此提出一种基于类Haar特征的非结构化道路纹理快速提取方法,该方法利用设计的实部及虚部矩形模板,通过积分图技术实现了纹理特征的快速复响应...