【摘 要】
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在防碰撞预警系统中，使用常见的图像分割算法识别车辆时，易造成目标的特征信息丢失以及边缘模糊化的现象，因此文中采用了一种基于最大类间方差法与遗传算法相结合的分割算法。该
【机 构】
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辽宁工业大学电气工程学院,辽宁省电力有限公司锦州供电公司,北京印刷学院机电工程学院
【基金项目】
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辽宁省科技计划联合基金项目（2015020047）,北京市青年教师拔尖人才项目（TXM2015-014223-000007）
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在防碰撞预警系统中，使用常见的图像分割算法识别车辆时，易造成目标的特征信息丢失以及边缘模糊化的现象，因此文中采用了一种基于最大类间方差法与遗传算法相结合的分割算法。该算法先用正态分布概率密度函数确定前方车道区域灰度值的阈值范围；然后对遗传算法的初始种群进行交叉、变异操作以寻找分割阈值的最优解；在此基础上，结合最大类间方差法的自适应性，在给定的阈值范围内进行局部最优搜索；最后，获取图像分割的最佳阈值。研究结果表明，在光线昏暗、摄像头破损等情况下，改进算法具有很好的识别性，它不仅能有效地分割出目标车辆与背景，
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