Haar特征耦合级联分类器的车道线检测算法

周宏宇; 宋旭; 刘国英

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Haar特征耦合级联分类器的车道线检测算法

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cqvip:为提高复杂环境下的车道线检测精度,设计基于Haar特征耦合级联分类器的车道线检测方案。对输入图像进行尺度缩放,根据消失线位置提取感兴趣区域(region of interest,ROI);从该ROI中提取车道线的Haar特征,引入级联的车道线分类器,对ROI中的车道线进行粗检测;借助线段检测器(line segment detector,LSD),对粗检测结果进行线拟合;结合生长策略与几何检查来优化拟合结果,完成目标检测。在多个数据集上进行测试,测试结果表明,与当前的车道线检测方法相比,所提算法具有更高鲁棒性与准确率,可达96.5%。

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来源
《计算机工程与设计》 |2020年第6期|1719-1724|共6页
作者
周宏宇; 宋旭; 刘国英;
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作者单位

安阳师范学院计算机与信息工程学院河南安阳455000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
车道线检测; Haar特征; 机器学习; 线拟合; 级联分类器;

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