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车道检测中感兴趣区域选择及自适应阈值分割
被引量:
6
1
作者
管欣
贾鑫
高振海
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期104-108,113,共6页
针对间断线型或因污迹掩盖、磨损导致的车道标线不连续等情况,在基于前帧图像检测结果设置感兴趣区域的车道标线跟踪算法基础上,通过区域对比度分析并结合自适应大津算法,建立了车道标线有效检测区域的筛选及其自适应阈值图像分割算法...
针对间断线型或因污迹掩盖、磨损导致的车道标线不连续等情况,在基于前帧图像检测结果设置感兴趣区域的车道标线跟踪算法基础上,通过区域对比度分析并结合自适应大津算法,建立了车道标线有效检测区域的筛选及其自适应阈值图像分割算法。多种典型车道线型下的图像检测试验表明,算法在保持良好实时性的同时,也体现出对不连续车道线型处或破损等因素的鲁棒性和自适应性。
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关键词
交通工程
车道标线跟踪
ROI
对比度
大津法
图像处理
计算机视觉
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职称材料
题名
车道检测中感兴趣区域选择及自适应阈值分割
被引量:
6
1
作者
管欣
贾鑫
高振海
机构
吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室
出处
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期104-108,113,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50505015)
文摘
针对间断线型或因污迹掩盖、磨损导致的车道标线不连续等情况,在基于前帧图像检测结果设置感兴趣区域的车道标线跟踪算法基础上,通过区域对比度分析并结合自适应大津算法,建立了车道标线有效检测区域的筛选及其自适应阈值图像分割算法。多种典型车道线型下的图像检测试验表明,算法在保持良好实时性的同时,也体现出对不连续车道线型处或破损等因素的鲁棒性和自适应性。
关键词
交通工程
车道标线跟踪
ROI
对比度
大津法
图像处理
计算机视觉
Keywords
traffic engineering
lane marking tracking
ROI
contrast
OTSU method
image processing
computer vision
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
车道检测中感兴趣区域选择及自适应阈值分割
管欣
贾鑫
高振海
《公路交通科技》
CAS
CSCD
北大核心
2009
6
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