基于多尺度重采样的车道线检测

发布时间：2018-11-24 13:15

【摘要】：提出了一种适用于辅助驾驶的高鲁棒性车道线检测算法。算法采用了根据距离的影像金字塔,有效提高了检测效率和准确率,实现了Android平台的实时检测,使用水平方向暗-亮-暗特征、二次曲线车道模型和基于卡尔曼滤波的跟踪实时提取跟踪路面车道线,实现相机俯仰角的快速标定。实验证明,基于简单特征和车道线模型算法在Android系统的行车记录仪上可稳定地进行车道跟踪。
[Abstract]:A high robust lane detection algorithm for auxiliary driving is proposed. The algorithm adopts the image pyramid based on the distance, effectively improves the detection efficiency and accuracy, realizes the real-time detection of the Android platform, and uses the horizontal direction dark-bright-dark feature. Quadric curve lane model and tracking based on Kalman filter are used to extract the track lane in real time, and the camera pitch angle can be calibrated quickly. Experimental results show that lane tracking can be carried out stably on Android system based on simple features and lane line model algorithm.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2353863