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【2h】

Road Lane Detection Robust to Shadows Based on a Fuzzy System Using a Visible Light Camera Sensor

机译：基于可见光摄像机传感器的模糊系统对阴影的鲁棒车道检测

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摘要

Recently, autonomous vehicles, particularly self-driving cars, have received significant attention owing to rapid advancements in sensor and computation technologies. In addition to traffic sign recognition, road lane detection is one of the most important factors used in lane departure warning systems and autonomous vehicles for maintaining the safety of semi-autonomous and fully autonomous systems. Unlike traffic signs, road lanes are easily damaged by both internal and external factors such as road quality, occlusion (traffic on the road), weather conditions, and illumination (shadows from objects such as cars, trees, and buildings). Obtaining clear road lane markings for recognition processing is a difficult challenge. Therefore, we propose a method to overcome various illumination problems, particularly severe shadows, by using fuzzy system and line segment detector algorithms to obtain better results for detecting road lanes by a visible light camera sensor. Experimental results from three open databases, Caltech dataset, Santiago Lanes dataset (SLD), and Road Marking dataset, showed that our method outperformed conventional lane detection methods.
机译：近来，由于传感器和计算技术的快速发展，自动驾驶汽车，特别是自动驾驶汽车受到了广泛的关注。除了交通标志识别之外，道路车道检测也是车道偏离预警系统和自动驾驶汽车中用于维护半自动和全自动驾驶系统安全的最重要因素之一。与交通标志不同，道路车道很容易受到内部和外部因素（例如道路质量，遮挡（道路上的交通），天气条件和照明（来自汽车，树木和建筑物等物体的阴影））的破坏。获得清晰的道路车道标记以进行识别处理是一项艰巨的挑战。因此，我们提出了一种通过使用模糊系统和线段检测器算法来克服各种照明问题（特别是严重阴影）的方法，以获得通过可见光摄像头传感器检测车道的更好结果。来自三个开放数据库（Caltech数据集，Santiago Lanes数据集（SLD）和Road Marking数据集）的实验结果表明，我们的方法优于常规的车道检测方法。

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