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车道线检测是智能交通监控及自动驾驶的基础步骤,为提高其鲁棒性和实时性,针对复杂城市交通场景中自动驾驶需要检测车道线的需求,提出了一种实时车道线检测算法,首先运用改进灰度化变换突显车道线的特征,并通过改进的Gabor滤波算法增强车道线的边缘信息;最后采用多约束霍夫变换筛选得到平行车道线从而实现实时车道线检测。实验表明,该方法在三种不同真实的交通道路场景下,提高了车道线检测精度及处理速度,可应用于实时车道线检测系统。 相似文献
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王全 《计算机与数字工程》2014,(11):2164-2167
对基于单目视觉的车道线检测技术进行研究,针对复杂环境中车道线检测易受图像中其它直线段的影响而出现较多误检测的问题,提出一种改进算法。首先将车道线图像灰度化,采用中值滤波去除图像噪声;再次,采用Canny算子和OTSU方法进行边缘增强和图像二值化;最后,使用改进的Hough变换进行车道线检测。实验结果表明,该方法可以有效地滤除其它直线段的影响,在复杂环境中获得良好的车道线检测效果。 相似文献
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针对实际驾驶环境中道路场景及车道线复杂多样的问题,提出一种基于改进Enet网络的车道线检测算法。首先,对Enet网络进行剪枝和卷积优化操作,并利用改进的Enet网络对车道线进行像素级图像语义分割,将车道线从图像中分离出来。然后,采用DBSCAN算法对分割结果进行聚类处理,将相邻车道线区分开来。最后,对车道线聚类结果进行自适应拟合,得到最终的车道线检测结果。该算法在香港中文大学的CULane数据集上进行了训练和测试,结果表明,其标准路面检测准确率达到96.3%,各种路面综合检测准确率为78.9%,图像帧处理速度为71.4fps,能够满足实际驾驶环境中的复杂路况和实时性需求。此外,该算法还在图森未来的TuSimple数据集和实采数据集LD-Data上进行了训练和测试,均取得了实时性的检测结果。 相似文献
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车道线是行车安全的重要参考。为提高无人驾驶行车过程中车道线检测的准确性和实时性,提出一种基于改进概率霍夫变换的车道线快速检测方法。首先对获取的图像进行感兴趣区域提取,根据车道线颜色的特殊性,合理选取三色通道的比值对图片进行灰度化,为增强阈值处理的鲁棒性,采用大津二值化法对灰度图像进行二值化,由于Canny算子具有良好的定位边缘的能力,本次边缘提取算子选取为Canny。接着分别从车道线长度、角度、车体和车道宽度4个方面提出4点约束条件对该算法加以改进,剔除干扰线和伪车道线,最后通过线性回归法拟合出正确车道线。实验结果表明,该算法在快速检测车道线的同时保证了检测的准确率,并将实验结果与其他算法进行比较,证明了该算法的实时性和准确性优于其他算法。 相似文献
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针对智能车辆视觉导航中的车道保持问题,采用了单目视觉技术检测结构化道路上的车道线和道路边界.详细介绍了标线灰度特性与道路边缘信息的特征提取,并在此基础上结合公路几何线形进行道路模型匹配.算法整体采用初始检测和后继跟踪的循环处理流程,大大提高了实时性和抗噪性.通过CCD测试结果表明,方法能够快速、准确、同步地检测出车道线和道路边界. 相似文献
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针对高速公路环境下车辆检测问题,分别对车前方的车辆和车旁超车车辆设计了基于主动视觉的车辆实时检测算法.算法首先通过标志线检测算法获得高速公路上的标志线信息,在标志线信息的引导下在低分辨率图像中通过车辆底部阴影特征搜索感兴趣区域,然后在感兴趣区域进行高分辨率图像处理,利用前方车辆的后视图灰度对称性特征和边缘特征完成前方车辆的快速检测;对于车旁超车车辆,算法在相邻车道设置检测窗口,通过检测窗口内的纹理变化信息,检测车旁超车车辆;最后利用消失点的信息进行车辆确认.实验表明,算法能快速准确地检测到公路上的车辆,具有较好鲁棒性和实时性,能够满足系统的实时性要求. 相似文献