【摘 要】
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针对复杂环境下车道线特征难以提取的问题,提出一种基于大津法的二次阈值分割方法.将车道线与背景良好区分,对得到的二值图进行逐行扫描选取候选车道特征点,并采用聚类方法进
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2015BAG08B02)
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针对复杂环境下车道线特征难以提取的问题,提出一种基于大津法的二次阈值分割方法.将车道线与背景良好区分,对得到的二值图进行逐行扫描选取候选车道特征点,并采用聚类方法进行过滤。提出了一种分视场最小二乘曲线拟合算法,根据特征点的分布自适应地选取曲线拟合的方式,在此基础上提出车道宽度匹配算法,提高了算法的鲁棒性。试验结果显示,该算法单帧处理时间达到17ms,综合准确率达到94.05%以上。
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