10.3969/j.issn.1671-7775.2020.02.003
基于行距离及粒子滤波的车道线识别算法
为了解决在不同环境下车道线建模复杂及识别鲁棒性较低的问题,提出一种基于行距离和粒子滤波在复杂环境下的车道线识别算法.算法首先将RGB图像转化成HSV色彩空间,利用标定后的车载相机得到车道线逆透视图像(IPM);然后对预处理后的二值图计算每个像素点的行距离;最后根据建立的简单车道线模型及粒子滤波得到准确的车道线位置.结果表明:通过计算二值图像的行距离可将车道虚线部分连接起来,有利于建立连续的车道线上下文关系,同时也为粒子提供运行环境;利用粒子的随机搜索能力,不需要建立严格的车道线模型,解决了单一车道线模型在复杂城市道路环境下鲁棒性较低的问题;算法在城市复杂路况下具有较好的鲁棒性.
车道线识别、逆透视变换、行距离、粒子滤波、车道线模型
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TP391(计算技术、计算机技术)
山西省自然科学基金资助项目;山西省高等学校大学生创新创业项目
2020-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
138-142,198
