【摘 要】
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使用机器视觉技术进行智能车辆车道路径识别时，其识别效果易受光照等外界因素的影响。考虑到条带状的导航路径在获取的路径图像中的宽度应该在一个固定范围内，可以根据使用某一
【机 构】
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安徽科技学院机电与车辆工程学院,合肥工业大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51075112);安徽科技学院人才引进(稳定)资助项目(ZRC2011302);安徽高校省级自然科学研究资助项目(KJ2013B074)
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使用机器视觉技术进行智能车辆车道路径识别时，其识别效果易受光照等外界因素的影响。考虑到条带状的导航路径在获取的路径图像中的宽度应该在一个固定范围内，可以根据使用某一图像阈值识别路径后该路径的横向宽度判定先前使用的阈值是否适合，并进行相应调整，从而获取到适合各种环境的动态阈值。在给出动态图像阈值的获取流程及实现方法的基础上，对智能车辆车道路径识别和跟踪系统进行了软硬件设计，并进行实车道路试验。试验结果表明，与一般最优阈值算法相比，提出的动态阈值方法能够在各种光照条件下，尤其是强光照下准确地识别导航路径，且路
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