【摘 要】
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无人驾驶汽车需要通过视觉系统进行环境感知,而前方车道线识别与监测是行驶路线规划及行车安全性监测的重要部分。针对车道线图像识别实时性和适应性问题,提出了一种基于最大
【机 构】
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安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系,长安大学汽车学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0803903)
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无人驾驶汽车需要通过视觉系统进行环境感知,而前方车道线识别与监测是行驶路线规划及行车安全性监测的重要部分。针对车道线图像识别实时性和适应性问题,提出了一种基于最大类间方差法和遗传算法相结合的车道线图像阈值分割优化算法。该算法通过二进制编码确定第1代种群,以最大类间方差计算公式作为适应度函数,并将类间方差作为适应度值,通过遗传算法计算出图像分割的阈值,利用MATLAB编程进行图像处理,在有效消除噪声的同时更好地保护了图像的细节,提高了车道线图像识别的准确度、适应度和识别速度;再根据车道线特征通过车道线检测跟
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