论文摘要
为满足在高精细导航电子地图中进行车道线绘制的需求,本文提出一种基于概率霍夫变换的车道线识别算法。算法在图像预处理部分使用一种基于转换颜色空间的方法提取车道线像素,之后利用自适应阈值的Canny边缘检测算法和概率霍夫变换算法实现车道线识别。试验结果表明,本文算法的运算速度维持在2秒/帧;识别正确率与Matlab经典Hough算法相比提升9%左右,漏检率也有所降低。同时拍摄质量较差图像的针对性试验结果,也证实了本文算法能有效降低天气和光照等因素对车道线识别造成的影响。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 辛超,刘扬
关键词: 车道线识别,图像增强,颜色空间转换,自适应边缘检测
来源: 测绘通报 2019年S2期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心
基金: 国家重点研发计划课题(2018YFC0706003),北京建筑大学金字塔人才培养项目(21082717008)
分类号: TP391.41;U463.6
DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0588
页码: 52-55
总页数: 4
文件大小: 2074K
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