基于整体最优阈值的车道线快速识别方法
针对现有车道线识别算法难以自适应地匹配图像，在车辆过弯途中识别率低，鲁棒性和实时性较差的问题，提出并实现了一种整体最优阈值的快速车道线识别算法。该算法首先对图像进行自适应二值化分割；然后对图像中的感兴趣区域进行提取；提出逐行检索的方法进行车道线内侧特征点的筛选，从而得到实际车道的左右标志线参数以进行道路模型重建。结果表明：区别于以往常用的霍夫变换，此方法具有更好的实时性及准确性，可在车辆过弯途中为系统提供更多的有效信息。
整体最优阈值、机器视觉、车道检测、道路识别、智能车辆
TP391(计算技术、计算机技术)
北京市教育委员会科技创新平台项目JJ002790200802
2015-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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