检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]上海大学机电工程与自动化学院,上海200444
出 处:《工业控制计算机》2021年第8期110-112,137,共4页Industrial Control Computer
摘 要:目前无人驾驶汽车的研究方向越来越受到欢迎,其中最基础和重要的是道路车道线检测识别。当下随着汽车行驶的各种路况复杂程度的增加,人们对车道线检测效率和检测精度也提出了更高的要求。提出了一种结合颜色阈值分割和Canny边缘分割的检测相结合的图像预处理算法,通过对二值化后的图像进行逆透视变换将干扰车道线检测的道路和车辆等因素有效去除,很大程度上避免了误检。通过在滑动窗口内检测和二次抛物线拟合的车道线检测算法,提高了检测算法的运行效率。在实际行驶道路的视频中测试结果表明,该算法能快速地检测出车道线,具有令人满意的准确率和鲁棒性。
分 类 号:U463.6[机械工程—车辆工程] TP391.41[交通运输工程—载运工具运用工程]
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