论文摘要
无人机在公路巡检、电力巡线等领域中有广泛的应用,对于这类跟踪精度要求较高的特殊任务,通过跟踪车道线确定航迹是提高跟踪精度的有效途径,而车道线检测方法是其关键技术之一。首先介绍基于无人机航拍图像的车道线检测系统发展情况,然后对实现车道线检测的两项核心技术的研究现状进行总结,即车道线边缘特征提取技术和车道线拟合技术。并对传统方法和基于深度学习方法进行比较,分析了现有车道线检测方法适用场景和局限性,最后提出了未来在计算机视觉技术上的发展方向。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王秋生,贺云涛,张晓辉,刘莉
关键词: 无人机,车道线检测,边缘特征提取,深度学习,车道线拟合,路径规划,机器视觉
来源: 无人系统技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用
单位: 北京理工大学宇航学院,北京理工大学机电学院
分类号: TP391.41;V19
页码: 9-16
总页数: 8
文件大小: 849K
下载量: 359
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标签：无人机论文; 车道线检测论文; 边缘特征提取论文; 深度学习论文; 车道线拟合论文; 路径规划论文; 机器视觉论文;