基于CANNY算法的道路交通标线识别方法

发布时间：2021-06-23 04:40

　　现如今在智能交通领域,车道线及交通标志的识别已经发展得较为成熟,但缺乏对于交通道路中标线识别的研究。为了解决道路交通标线识别中标线分类复杂以及精确程度不高等问题,提出了一种基于CANNY算法的道路交通标线识别方法。针对视频中道路交通标线的提取及其识别,提出通过结合阈值分割提取颜色特征及使用CANNY算法检测标线边缘特征等信息,定位出标线所在原始图像的位置,并将ROI定位区域标定分割,得到初步的检测区域,将ROI定位区域标定分割后结合SURF算法提取出图中的特征点,最后基于快速近似最近邻搜索匹配方法对标线进行识别。实验发现,此方法剔除了后期检测时冗余的特征点,减少了处理时传输量,加快了识别速度,对现实场景中车道线的识别效果良好。 

【文章来源】：信息技术与网络安全. 2019,38(10)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 实验平台搭建
2 图像采集与处理
    2.1 图像采集
    2.2 图像处理
        2.2.1 图像颜色模式转换
        2.2.2 图像信息提取
3 结果与分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进Canny算法的道路标线自动识别及定位[J]. 罗文婷,李中轶,李林,甘宏,郭建钢.  西南交通大学学报. 2018(06)
[2]智能交通静态目标自动识别系统的研究[J]. 李运生,张名佳.  现代电子技术. 2018(15)
[3]一种用于激光雷达识别车道标线算法[J]. 孔栋,孙亮,王建强,王晓原.  科学技术与工程. 2017(16)
[4]基于计算机视觉高速智能车辆的道路识别[J]. 王荣本,游峰,崔高健,郭烈.  计算机工程与应用. 2004(26)

硕士论文
[1]基于激光点云的道路边界检测和标线识别方法的研究与实现[D]. 李会宾.北京工业大学 2018
[2]基于多层次融合与卷积神经网络的道路交通标线检测与识别[D]. 李强.长安大学 2018
[3]车载激光扫描数据城市道路及交通标线提取方法研究[D]. 满丹.解放军信息工程大学 2017
[4]视觉感知结合学习的道路交通标线检测与识别方法[D]. 刘慧琪.长安大学 2016
[5]自然环境下道路交通标志的检测与识别研究[D]. 邓雄伟.南京理工大学 2014
[6]基于无人车辅助导航的交通标线识别方法研究[D]. 方启龙.安徽大学 2012



本文编号：3244250