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【24h】

Lane Detection Algorithm at Night Based-on Distribution Feature of Boundary Dots for Vehicle Active Safety

机译：基于主动主动边界线分布特征的夜间车道检测算法

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This study introduces a novel detection algorithm to recognize the lane markers on a structured road at night. The proposed algorithm utilizes neighborhood average filtering, Sobel operator and threshold segmentation of maximum entropy to preprocess the original image. Combining gray level image and edge image obtained by Sobel operator, we analyze the distribution feature of lane boundary dots at night and sort the boundary dots into 4 sets. Then, multiple-direction searching method is carried out to eliminate the false lane boundary dots. Final, we use adapted Hough transformation algorithm to obtain the feature parameter of the lane edge. The proposed method is proved to be reliable and robust in outside environment through experiments for the various kinds of images.
机译：这项研究引入了一种新颖的检测算法，可以在夜间识别结构化道路上的车道标记。该算法利用邻域平均滤波，Sobel算子和最大熵的阈值分割对原始图像进行预处理。结合Sobel算子获得的灰度图像和边缘图像，分析夜间车道边界点的分布特征，并将边界点分为4组。然后，执行多方向搜索方法以消除错误的车道边界点。最后，我们使用自适应霍夫变换算法来获得车道边缘的特征参数。通过对各种图像的实验，证明了该方法在外部环境中是可靠且鲁棒的。

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