【摘 要】
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针对当前辅助驾驶系统因环境多变以及道路复杂而导致车道线不易准确提取的问题,本文提出一种叠加约束的Hough变换车道线检测算法。该方法首先通过颜色空间转换和大津法分离目
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(No.2016YFB0401503);广东省科技重大专项(No.2016B090906001);福建省科技重大专项(No.2014HZ0003-1);广东省光信息材料与技术重点实验室开放基金资助项目(No.2017B030301007)
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针对当前辅助驾驶系统因环境多变以及道路复杂而导致车道线不易准确提取的问题,本文提出一种叠加约束的Hough变换车道线检测算法。该方法首先通过颜色空间转换和大津法分离目标与背景信息,然后采用Canny算子进行边缘检测,利用概率Hough变换拟合边界,最后对拟合的边界进行斜率约束筛选车道线,并对漏检的车道线边界进行补充以及合并,从而实现车道线左右两侧的检测。实验结果表明,本文提出的算法在道路环境多变、天气阴暗以及雨天环境下能很好的实现车道线的检测,检测准确率达95.47%,平均每帧处理时间36.67ms。
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