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基于实例分割和自适应透视变换算法的多车道线检测
被引量:
14
1
作者
蔡英凤
张田田
+3 位作者
王海
李祎承
孙晓强
陈龙
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期775-781,共7页
为了解决传统的车道线检测算法对光照变化、阴影遮挡等环境干扰较为敏感而导致鲁棒性不足的问题,提出了一种基于实例分割和自适应透视变换算法的多车道线检测方法.该算法首先通过设计的多分支实例分割网络实现多车道线分割,该多分支实...
为了解决传统的车道线检测算法对光照变化、阴影遮挡等环境干扰较为敏感而导致鲁棒性不足的问题,提出了一种基于实例分割和自适应透视变换算法的多车道线检测方法.该算法首先通过设计的多分支实例分割网络实现多车道线分割,该多分支实例分割网络包括车道线语义分割分支和车道线Id分支;再应用自适应透视变换模型获得鸟瞰图视角下的实例分割后的车道线像素点集合;最后利用最小二乘法二阶多项式完成车道线像素点的拟合.基于Culane车道线数据集进行训练及验证,验证表明,每帧图片检测用时约28 ms,车道线检测准确率达91.4%.将车道线检测模型集成到实车ROS平台进行测试,测试表明,所提算法能够实现各类复杂交通场景下的多车道线实时检测.
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关键词
车道线
深度学习
实例分割
自适应透视变换
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职称材料
基于自适应透视变换与特征融合的车道线检测方法
被引量:
6
2
作者
黄艳国
钟勇
夏金龙
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第32期14298-14305,共8页
针对车辆在弯道与行驶过程中由于摄像头抖动使得拍摄图像存在畸变从而导致车道线识别率低的问题,提出一种基于自适应透视变换与特征融合的车道线检测方法。首先通过使用自适应透视变换对畸变图像进行矫正,以提升鸟瞰图转换的精确度;然...
针对车辆在弯道与行驶过程中由于摄像头抖动使得拍摄图像存在畸变从而导致车道线识别率低的问题,提出一种基于自适应透视变换与特征融合的车道线检测方法。首先通过使用自适应透视变换对畸变图像进行矫正,以提升鸟瞰图转换的精确度;然后通过特征融合得到车道线的二值化图像;最后利用自适应滑动窗口检测算法对车道线进行拟合,还原出原始车道并确定车道的曲率和车辆所处的位置。在不同场景下测试算法在弯道和整体路况下的车道线识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明:所提算法有较好的鲁棒性、整体识别率比传统Hough算法提升13.78%,能够在复杂的行车环境中准确的识别车道线。
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关键词
车道线检测
弯道
自适应透视变换
自适应
滑动窗口
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职称材料
题名
基于实例分割和自适应透视变换算法的多车道线检测
被引量:
14
1
作者
蔡英凤
张田田
王海
李祎承
孙晓强
陈龙
机构
江苏大学汽车与交通工程学院
江苏大学汽车工程研究院
出处
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期775-781,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0102603,2018YFB0105003)
国家自然科学基金资助项目(51875255,61601203,61773184,U1564201,U1664258,U1764257,U1762264)
+2 种基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK20180100)
江苏省战略性新兴产业发展重大专项资助项目(苏发改高技发(2016)1094号)
镇江市重点研发计划资助项目(GY2017006)。
文摘
为了解决传统的车道线检测算法对光照变化、阴影遮挡等环境干扰较为敏感而导致鲁棒性不足的问题,提出了一种基于实例分割和自适应透视变换算法的多车道线检测方法.该算法首先通过设计的多分支实例分割网络实现多车道线分割,该多分支实例分割网络包括车道线语义分割分支和车道线Id分支;再应用自适应透视变换模型获得鸟瞰图视角下的实例分割后的车道线像素点集合;最后利用最小二乘法二阶多项式完成车道线像素点的拟合.基于Culane车道线数据集进行训练及验证,验证表明,每帧图片检测用时约28 ms,车道线检测准确率达91.4%.将车道线检测模型集成到实车ROS平台进行测试,测试表明,所提算法能够实现各类复杂交通场景下的多车道线实时检测.
关键词
车道线
深度学习
实例分割
自适应透视变换
Keywords
lane line
deep learning
instance segmentation
adaptive perspective transformation
分类号
U142.6 [交通运输工程]
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职称材料
题名
基于自适应透视变换与特征融合的车道线检测方法
被引量:
6
2
作者
黄艳国
钟勇
夏金龙
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第32期14298-14305,共8页
基金
国家自然科学基金(72061016)
江西省教育厅科技项目(GJJ160608)
国家留学基金委资助项目(201908360225)。
文摘
针对车辆在弯道与行驶过程中由于摄像头抖动使得拍摄图像存在畸变从而导致车道线识别率低的问题,提出一种基于自适应透视变换与特征融合的车道线检测方法。首先通过使用自适应透视变换对畸变图像进行矫正,以提升鸟瞰图转换的精确度;然后通过特征融合得到车道线的二值化图像;最后利用自适应滑动窗口检测算法对车道线进行拟合,还原出原始车道并确定车道的曲率和车辆所处的位置。在不同场景下测试算法在弯道和整体路况下的车道线识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明:所提算法有较好的鲁棒性、整体识别率比传统Hough算法提升13.78%,能够在复杂的行车环境中准确的识别车道线。
关键词
车道线检测
弯道
自适应透视变换
自适应
滑动窗口
Keywords
lane detection
curve
adaptive perspective transformation
adaptive sliding windows
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于实例分割和自适应透视变换算法的多车道线检测
蔡英凤
张田田
王海
李祎承
孙晓强
陈龙
《东南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
14
下载PDF
职称材料
2
基于自适应透视变换与特征融合的车道线检测方法
黄艳国
钟勇
夏金龙
《科学技术与工程》
北大核心
2022
6
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职称材料
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