CAJ | 학술논문

为提高基于视觉导航的智能车辆对结构化道路车道标识线的识别和跟踪精度,同时消除车流、阴影和光照不均匀等不利因素的影响,提出一种基于最大相关准则的图像分割算法及基于感兴趣区域的车道标识线跟踪算法:首先,对图像进行滤波和光线补偿等前期处理,采用最大相关准则的图像分割算法对道路图像进行阈值分割;然后,根据车道的结构特征及先验知识提取车道标识线的特征点,并运用最小二乘法对特征点拟合,得到车道模型的参数;最后,通过建立感兴趣区域(ROI)的方法实现对车道标识线的准确跟踪.试验结果表明,该算法具有很好的准确性、实时性和鲁棒性.
위제고기우시각도항적지능차량대결구화도로차도표식선적식별화근종정도,동시소제차류、음영화광조불균균등불리인소적영향,제출일충기우최대상관준칙적도상분할산법급기우감흥취구역적차도표식선근종산법:수선,대도상진행려파화광선보상등전기처리,채용최대상관준칙적도상분할산법대도로도상진행역치분할;연후,근거차도적결구특정급선험지식제취차도표식선적특정점,병운용최소이승법대특정점의합,득도차도모형적삼수;최후,통과건립감흥취구역(ROI)적방법실현대차도표식선적준학근종.시험결과표명,해산법구유흔호적준학성、실시성화로봉성.