【摘 要】
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为了降低车道线识别算法在车道线存在阴影遮挡、路面出现泛白现象等不同道路环境下的误检率,提出了一种基于改进简单图像统计（Simple Image Statistics,SIS）阈值算法和改进的顺
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573029);北京市自然科学基金项目(4162012)
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为了降低车道线识别算法在车道线存在阴影遮挡、路面出现泛白现象等不同道路环境下的误检率,提出了一种基于改进简单图像统计（Simple Image Statistics,SIS）阈值算法和改进的顺序随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）的车道线检测算法;首先,在图像预处理阶段采用改进的SIS阈值算法进行二值化;然后构建车道线模型,并简化车道线模型为双曲线模型;之后采用改进的顺序RANSAC算法拟合车道线;最后根据两边的车道线模型进行模型配对,通过选取最多支持数据点的组合
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