基于光流法的快速车道线识别算法研究

论文摘要

为提取无人驾驶车前方车道线信息,提出一种使用光流法的快速车道线识别算法;首先,根据连续视频帧之间的时间相关性,运用光流法检测车辆前方背景的相对移动;然后,利用车辆背景中特征点的移动方向和距离,对本帧图像中车道线的位置进行粗略定位,从而缩小本帧图像中车道线的检测区域,加速车道线识别算法;最后,通过对车道线像素点的处理,给出车道线类型信息;该算法提升了车道线检测算法的效率,降低了复合算子车道线检测算法的时间复杂度;在720*480像素下,算法实现了13.5Hz的处理速度,相较仅使用复合算子的处理算法提升了39.6%的处理速度,且算法检测效果良好;实车实验证明了算法的有效性和实时性。

论文目录

• 0 引言
• 1 图像预处理
•   1.1 图像畸变校正
•   1.2 图像的边缘检测
• 2 基于光流的快速车道线识别方法
•   2.1 快速识别算法概述
•   2.2 光流估计方法及动态ROI选取
•     2.2.1 光流算法原理
•     2.2.2 使用光流动态选取ROI
•   2.3 图像多重二值化算法
•   2.4 透视变换及车道线拟合
•     2.4.1 透视变换
•     2.4.2 车道线像素点的查找
•     2.4.3 车道线拟合
•   2.5 车道线种类识别
• 3 算法效果验证
•   3.1 算法效果对比
•   3.2 实验条件及平台
•   3.3 实验实验结果
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 庄博阳,段建民,郑榜贵,管越

关键词: 无人驾驶,计算机视觉,车道线识别,光流法

来源: 计算机测量与控制 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

单位: 北京工业大学信息学部

基金: 北京市属高等学校人才强教计划资助项目(038000543117004)

分类号: TP391.41;U463.6

DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.09.032

页码: 146-150

总页数: 5

文件大小: 996K

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