【摘 要】
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为了适应复杂的车道线路况的识别,提出了应用Gist-SVM机器学习对直线型-弯曲型车道线自动检测分类的方法。首先通过Gist-SVM训练2种直线型和弯曲型分类模型;然后利用测试图像
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2016EL19)资助项目
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为了适应复杂的车道线路况的识别,提出了应用Gist-SVM机器学习对直线型-弯曲型车道线自动检测分类的方法。首先通过Gist-SVM训练2种直线型和弯曲型分类模型;然后利用测试图像的特征与训练模型进行预测学习,应用支持向量机自动分类直线型和弯曲型车道类型;最后,检测的直线型车道线图像利用加约束Hough变换进行检测识别,检测的弯曲型车道线采用多数小线段直线拟合方法拟合弯道。同时设计一种适应本文所提方法的车道线检测识别系统的界面,将该车道线检测算法整合到该系统界面内。实验结果证明,采用Gist-SVM可自动
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