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本文立足机器视觉,对智能电动车单目视觉的车道线图像检测和识别算法进行研究,主要包括原始图像获取、IPM逆透视图像的转换、滤波降噪(A)、霍夫直线检测、RANSAC和贝塞尔样条曲线拟合和反逆透视变换。实验测试结果表明,本文所改进的车道线检测和识别算法比较准确稳定,对于车辆的遮挡、树木的阴影、不清晰的车道线、明显弯曲的车道线等典型道路情景能够准确检测出车道线,为智能电动车在园区道路环境下自主行驶提供了可行性。