论文摘要
针对复杂光照环境的智能汽车行驶安全问题,提出一种车道线检测及跟踪的改进方法。在图像预处理阶段,应用灰度变换方法增大不同光照环境的车道线和道路对比度;用改进概率Hough变换方法提取二值化图像中的车道线;用最小二乘法进行车道线拟合;根据前一帧车道线检测结果建立Kalman滤波动态感兴趣区域,实现车道线准确跟踪。进行夜间光照、弱光照、强光照及正常光照等不同光照环境下的车道线检测和跟踪实验。结果表明:该方法的准确率约为97.53%,对于单帧车道图像的处理时间约为60 ms,具有较好的准确性和实时性,并具有抗路面阴影、交通标志、车辆遮挡、路灯等因素干扰的能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 金智林,何麟煊,赵万忠
关键词: 智能汽车,行驶安全,车道线检测及跟踪,复杂光照环境,灰度变换,改进概率变换,滤波
来源: 汽车安全与节能学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 南京航空航天大学能源与动力学院,汽车安全与节能国家重点实验室清华大学
基金: 国家自然科学基金资助项目(51775269),汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF1812)
分类号: TP391.41;U463.6
页码: 459-466
总页数: 8
文件大小: 1260K
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标签：智能汽车论文; 行驶安全论文; 车道线检测及跟踪论文; 复杂光照环境论文; 灰度变换论文; 改进概率变换论文; 滤波论文;