基于自适应ROI和蚁群边缘检测算法的车道线检测

丁蒙; 戴曙光; 曾思浩; 王帅

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基于自适应ROI和蚁群边缘检测算法的车道线检测

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cqvip:论文针对天气阴暗和复杂背景等情况下难以检测车道线的情况,提出了基于消失点的自适应ROI提取和基于蚁群算法的边缘检测方法。首先进行图像预处理得到灰度化图像,然后使用基于纹理的gLoG滤波进行消失点检测以消除复杂背景的影响,使用蚁群算法对灰度图像进行边缘检测以解决Canny算子对噪声敏感的问题,最后对感兴趣区域进行Hough变换直线检测并且使用极角极径约束Hough变换拟合的直线,最后实现车道线检测的功能。实验结果表明,论文提出的方法在道路环境多变和阴暗天气下能实现很好的车道线检测结果,准确率最高可达95.96%。

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来源
《软件》 |2019年第12期|124-128|共5页
作者
丁蒙; 戴曙光; 曾思浩; 王帅;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
消失点检测; 蚁群算法; 极角极径约束法; Hough变换;

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