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基于边缘分布及特征聚类的车道标记线检测
被引量:
9
1
作者
易世春
李克强
+1 位作者
郭君斌
高秀丽
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期1210-1215,1179,共7页
提出一种基于边缘分布和特征聚类的车道标记线检测方法。首先采用可变窗口计算车道标记线局部灰度阈值,结合图像梯度提取出有效边缘。然后按照不同工况下车道标记线的边缘分布特性,提取特征点。最后对特征点进行聚类处理,将离散的特征...
提出一种基于边缘分布和特征聚类的车道标记线检测方法。首先采用可变窗口计算车道标记线局部灰度阈值,结合图像梯度提取出有效边缘。然后按照不同工况下车道标记线的边缘分布特性,提取特征点。最后对特征点进行聚类处理,将离散的特征点归类为不同的直线段。测试结果表明,该方法可取得较高的车道线识别率,有效排除误识别,准确表示车道线方向信息。
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关键词
车道标记线检测
边缘分布
特征聚类
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职称材料
题名
基于边缘分布及特征聚类的车道标记线检测
被引量:
9
1
作者
易世春
李克强
郭君斌
高秀丽
机构
清华大学
中国农业大学车辆人机工程与智能控制研究室
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第10期1210-1215,1179,共7页
文摘
提出一种基于边缘分布和特征聚类的车道标记线检测方法。首先采用可变窗口计算车道标记线局部灰度阈值,结合图像梯度提取出有效边缘。然后按照不同工况下车道标记线的边缘分布特性,提取特征点。最后对特征点进行聚类处理,将离散的特征点归类为不同的直线段。测试结果表明,该方法可取得较高的车道线识别率,有效排除误识别,准确表示车道线方向信息。
关键词
车道标记线检测
边缘分布
特征聚类
Keywords
lane marking detection
edge distribution
feature clustering
分类号
TP391.41 [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
基于边缘分布及特征聚类的车道标记线检测
易世春
李克强
郭君斌
高秀丽
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2014
9
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