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基于方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测方法
被引量：
11
1
作者
王海
蔡英凤
+1 位作者
林国余
张为公
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期119-126,共8页
针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消失线的位置,将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣...
针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消失线的位置,将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣区域Ⅰ。利用边缘分布函数获得感兴趣区域Ⅰ内车道线直线模型倾角,再采用方向可变Haar特征提取边缘特征点并拟合车道线直线模型,利用直线模型参数进一步确定感兴趣区域Ⅱ。提出一种单方向搜索算法,提取边缘特征点并利用双曲线模型拟合获取完整的车道线模型。通过约10 000幅实际道路图片对车道线检测方法进行验证。验证结果表明:检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测,在晴好天气检测率为99.9%,不良天气检测率为99.7%。
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关键词
车道线检测
方向可变Haar特征
边缘分布函数
单方向搜索算法
双曲线模型
原文传递
题名
基于方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测方法
被引量：
11
1
作者
王海
蔡英凤
林国余
张为公
机构
江苏大学汽车与交通工程学院
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期119-126,共8页
基金
"十一五"国家科技支撑计划项目(2009BAG13A04)
交通运输部信息化技术研究项目(2013 364 836 900)
江苏大学高级专业人才科研启动基金项目(12JDG010)
文摘
针对快速路车道线易受多种因素影响而较难检测的问题,提出了一种基于方向可变Haar特征和双曲线模型的分布式车道线检测方法。首先对车载摄像头进行标定,确定图像中车道平面消失线的位置,将车道平面消失线以下部分的下2/3区域作为感兴趣区域Ⅰ。利用边缘分布函数获得感兴趣区域Ⅰ内车道线直线模型倾角,再采用方向可变Haar特征提取边缘特征点并拟合车道线直线模型,利用直线模型参数进一步确定感兴趣区域Ⅱ。提出一种单方向搜索算法,提取边缘特征点并利用双曲线模型拟合获取完整的车道线模型。通过约10 000幅实际道路图片对车道线检测方法进行验证。验证结果表明:检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测,在晴好天气检测率为99.9%,不良天气检测率为99.7%。
关键词
车道线检测
方向可变Haar特征
边缘分布函数
单方向搜索算法
双曲线模型
Keywords
lane line detection
orientation variance Haar feature
edge distribution function
single direction search algorithm
hyperbolic model
分类号
U491.223 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于方向可变Haar特征和双曲线模型的车道线检测方法
王海
蔡英凤
林国余
张为公
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
11
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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