本文選題：車(chē)道線檢測(cè) + LDA�。� 參考：《液晶與顯示》2017年06期

【摘要】：與傳統(tǒng)的車(chē)道線檢測(cè)算法不同,本文采用LDA算法對(duì)道路圖像進(jìn)行針對(duì)性灰度化處理。加大車(chē)道線與道路的差異,然后使用拋物線模型對(duì)車(chē)道線進(jìn)行擬合,采用混沌粒子群算法對(duì)拋物線參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以車(chē)道線的灰度特征和梯度特征作為混沌粒子群的適應(yīng)度函數(shù),經(jīng)過(guò)多次的迭代得到拋物線擬合車(chē)道線的參數(shù)最優(yōu)值,進(jìn)而識(shí)別出車(chē)道線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能在復(fù)雜環(huán)境下識(shí)別出車(chē)道線,對(duì)視頻幀序列中的車(chē)道線連續(xù)追蹤具有良好效果。
[Abstract]:Different from the traditional lane detection algorithm, this paper uses the LDA algorithm to deal with the road image grayscale. Then the parabola model is used to fit the lane line and the chaos particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parabola parameters. The grayscale feature and gradient feature of lane line are taken as the fitness function of chaotic particle swarm optimization. The optimal parameter of parabola fitting lane is obtained after many iterations, and then the lane line is recognized. Experimental results show that the proposed algorithm can recognize lane lines in complex environments and has a good effect on continuous tracking of lane lines in video frame sequences.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：廣西自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任基金項(xiàng)目(No.YQ14105) 廣西省科學(xué)研究與技術(shù)開(kāi)發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.桂科攻:11107001-40)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP391.41

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本文編號(hào)：1898396