本文選題：自動駕駛 + 車道線檢測�。� 參考：《計算機工程》2017年02期

【摘要】：為保證自動駕駛的安全性和高效性,基于Hough變換與投票法找到道路圖像的消隱點,以此建立動態(tài)感興趣區(qū)域,根據(jù)白色與黃色車道線的顏色特性設計光照無關車道線檢測算法,實現(xiàn)夜晚、隧道等復雜光照環(huán)境下的車道線區(qū)域檢測。在此基礎上,設計極角約束算法對候選車道線進行篩選,得到最終的有效車道線。實驗結果表明,該算法在復雜光照環(huán)境下具有較好的檢測效果,平均檢測準確率高達93.5%。
[Abstract]:In order to ensure the safety and efficiency of autopilot, based on the Hough transform and voting method, the hidden points of road images are found, and the dynamic region of interest is established. The illumination independent lane detection algorithm is designed according to the color characteristics of white and yellow lane lines.At night, tunnel and other complex lighting environment, the detection of driveway area is realized.On this basis, the pole constraint algorithm is designed to screen the candidate lane line and obtain the final effective lane line.Experimental results show that the algorithm has a good detection effect in complex illumination environment, and the average detection accuracy is as high as 93.5.
【作者單位】： 后勤工程學院后勤信息與軍事物流工程系;
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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4 沈\，

本文編號：1735578