發(fā)布時間：2021-10-10 02:43

　　為全面理解車道線信息,提出了一種車道線檢測分類跟蹤及偏離預(yù)警算法。首先利用動態(tài)感興趣區(qū)域約束Canny算子的檢測范圍,基于擴展的Otsu算法改進Canny算子的閾值設(shè)定方式,并通過Hough變換進行車道線邊緣擬合;然后依據(jù)車道線的顏色及線型特征進行分類,同時借助Kalman濾波器實時跟蹤車道線,對檢測失效區(qū)域采用Kalman濾波器的預(yù)測值進行替換;最后設(shè)定有效的偏離預(yù)警策略,確保行駛的安全性。實驗結(jié)果表明,算法能全面地理解車道線信息并進行跟蹤,同時具備對危險行駛狀態(tài)下的車輛進行預(yù)警的能力。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

路段(2)檢測圖

路段(2)檢測圖

算法包括車道線檢測模塊、車道線分類模塊、車道線跟蹤模塊和車道線偏離預(yù)警模塊。對采集的道路圖像基于四個模塊進行處理，算法框圖如圖1所示。3 車道線檢測算法


本文編號：3427491