摘要
人工智能是时代发展的热点,自动驾驶技术是人工智能在交通领域主要研究的技术,汽车在自动驾驶过程中需要精准识别并检测视觉范围内的车道线,是自动驾驶汽车技术研究的关键性问题。文章通过Jetson Nano智能小车模拟自动驾驶汽车,基于计算机视觉库对获取的初始图像进行灰度化、二值化、高斯模糊处理,通过Canny边缘检测算子与霍夫变换,最终获得车道线检测的识别图像。
Artificial intelligence is a hot spot in the development of the times.Autopilot technology is the main research technology of artificial intelligence in the field of traffic.This paper simulates the self-driving car by Jetson Nano the intelligent car.Based on the computer vision library,the initial image is grayscale,binarization and Gao Si fuzzy processing.The recognition image of lane line detection is finally obtained by Canny edge detection operator and Hough transform.
作者
卜国富
聂永怡
余京晓
郑誉煌
Bu Guofu;Nie Yongyi;Yu Jingxiao;Zheng Yuhuang(Department of Physics and Information Engineering,Guangdong University of Education,Guangzhou 510303,China;Department of Education,Guangdong University of Education,Guangzhou 510303,China)
出处
《无线互联科技》
2020年第21期45-47,56,共4页
Wireless Internet Technology
基金
国家级大学生创新训练项目,项目名称:基于多智能体和深度强化学习的自动驾驶系统研究,项目编号:20201427800
广东省本科高校高等教育教学改革项目,项目名称:电子信息工程专业新工科人才培养的研究与实践,项目编号:421
广东第二师范学院教学质量与教学改革工程项目,项目名称:电子信息工程应用型人才培养示范基地,项目编号:2018sfjd02。
