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基于边缘特征点聚类的车道线检测
被引量:
18
1
作者
刘源
周聪玲
+1 位作者
刘永才
王永强
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第27期247-252,共6页
针对复杂的道路工况及实时性的需求,提出了一种基于边缘特征点聚类的车道线检测方法。首先结合车道线边缘的梯度分布和灰度分布提取边缘特征点;然后依据车道线特征点的连续性和梯度方向的一致性进行特征点聚类得到离散区域,并通过衡量...
针对复杂的道路工况及实时性的需求,提出了一种基于边缘特征点聚类的车道线检测方法。首先结合车道线边缘的梯度分布和灰度分布提取边缘特征点;然后依据车道线特征点的连续性和梯度方向的一致性进行特征点聚类得到离散区域,并通过衡量各区域之间的相似度进行区域聚类;最后选出最优类内的点进行拟合。在多种环境的道路场景下对该车道线检测方法进行验证,验证结果表明,该方法检测速度快、鲁棒性强,有助于实际工程应用下的车道偏离预警系统的研究。
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关键词
车道
线
检测
车道线边缘分布
边缘
提取
聚类
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职称材料
题名
基于边缘特征点聚类的车道线检测
被引量:
18
1
作者
刘源
周聪玲
刘永才
王永强
机构
天津科技大学机械工程学院
中科慧眼有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第27期247-252,共6页
文摘
针对复杂的道路工况及实时性的需求,提出了一种基于边缘特征点聚类的车道线检测方法。首先结合车道线边缘的梯度分布和灰度分布提取边缘特征点;然后依据车道线特征点的连续性和梯度方向的一致性进行特征点聚类得到离散区域,并通过衡量各区域之间的相似度进行区域聚类;最后选出最优类内的点进行拟合。在多种环境的道路场景下对该车道线检测方法进行验证,验证结果表明,该方法检测速度快、鲁棒性强,有助于实际工程应用下的车道偏离预警系统的研究。
关键词
车道
线
检测
车道线边缘分布
边缘
提取
聚类
Keywords
lane detection
lane edge distribution
edge extraction
clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于边缘特征点聚类的车道线检测
刘源
周聪玲
刘永才
王永强
《科学技术与工程》
北大核心
2019
18
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