LDA与LSD相结合的车道线分类检测算法

发布时间：2018-06-29 12:44

  本文选题：线性判别分析(LDA) + 线段检测器(LSD)　； 参考：《计算机工程与应用》2017年24期

【摘要】：提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像素点。对远距离的像素点采用抛物线拟合,近距离的像素点采用直线拟合。同时,将检测到的车道线进行虚线实线的分类标记。最后结合视频序列的连续性对检测结果进行反向验证。实验结果证明,提出的方法对直道弯道检测均有很好的效果。算法的处理速度为每秒10帧左右,采用的测试视频的帧率为每秒15帧,基本满足实时性的要求。
[Abstract]:This paper presents an algorithm for lane line classification and detection. Firstly, LDA is used to make the road image grayscale so as to distinguish the lane line from the road better. LSD algorithm is used to detect the straight line in gray image and determine the direction of lane line. On this basis, the pixels in the grayscale range of the lane line are selected. Parabola fitting is used for long distance pixel points and straight line fitting is used for close distance pixel points. At the same time, the detected lane lines are classified and marked as dotted lines. Finally, the detection results are verified in reverse with the continuity of video sequences. The experimental results show that the proposed method has a good effect on the detection of straight corners. The processing speed of the algorithm is about 10 frames per second and the frame rate of the test video is 15 frames per second.
【作者单位】： 北京工商大学材料与机械工程学院;
【基金】：交通运输部信息化科技项目(No.2012-364-835-110)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2082148