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動態(tài)感興趣區(qū)域的光照無關(guān)車道線檢測算法

大小:4.99 MB 人氣: 2018-02-24 需要積分:1

  隨著機(jī)動車的普及,交通事故數(shù)量不斷增長,而許多事故的產(chǎn)生是由于駕駛員對道路狀況的疏忽或受到其他視覺干擾,因此,先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)( Advanced Driver Assistance System, ADAS)作為智慧交通的重要組成部分應(yīng)運(yùn)而生。 ADAS作為自動駕駛技術(shù)的核心,應(yīng)用了大量傳感器,如攝像頭、激光、雷達(dá)、全球定位系統(tǒng)等。其中基于攝像頭的輔助系統(tǒng)以成本低和信息采集全面的優(yōu)點而被廣泛應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域,其由車道線檢測、偏離預(yù)警等基本模塊組成,能夠在車道偏離、車前有障礙物等異常情況下及時提醒駕駛員,從而保證駕駛安全。車道線檢測作為自動駕駛的關(guān)鍵環(huán)節(jié)成為目前的研究熱點,傳統(tǒng)的車道線檢測方法有逆視投影變換法、粒子濾波法、霍夫變換法等,但這些方法都表現(xiàn)出計算量大、處理速度慢的缺點H1,且很多算法只能基于白天良好光照條件實現(xiàn),而在夜晚、隧道等復(fù)雜光照環(huán)境中會完全失效。

  本文以自動駕駛的安全和高效為準(zhǔn)則,將提高處理速度和增強(qiáng)對光照的適應(yīng)能力為目標(biāo),提出一種實時的光照無關(guān)車道線檢測算法,并建立大量樣本以測試車道線檢測算法的性能。

動態(tài)感興趣區(qū)域的光照無關(guān)車道線檢測算法

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