【摘 要】
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道路检测是智能车辆研究的重要内容.道路检测往往受到阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等影响,这些问题导致传统的道路检测算法鲁棒性较差.针对此类问题,本文提出了一
【机 构】
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西安交通大学人工智能与机器人研究所,
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道路检测是智能车辆研究的重要内容.道路检测往往受到阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等影响,这些问题导致传统的道路检测算法鲁棒性较差.针对此类问题,本文提出了一种基于变形模板的道路检测方法.首先,对道路边界或标志线进行边缘提取,然后构造了参数可变的道路模型及其同道路边缘轮廓之间的似然函数,最后通过遗传算法搜寻该函数的全局最大值,从而获得参数可变道路模型的最佳参数,仿真实验表明,本文提出的算法对阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等问题均有较好的检测效果.
Road detection is an important part of intelligent vehicle research.Due to road detection is often affected by shading, noise, road boundaries or signs line discontinuity, these problems lead to the poor robustness of the traditional road detection algorithm.For this kind of problem, this paper proposes A road detection method based on deformation template is proposed.Firstly, the edge of the road boundary or marking line is extracted, and then the road function model with variable parameters and the likelihood function between the road edges and its contour are constructed. Finally, The global maxima of the function are obtained to obtain the optimal parameters of the variable road model. The simulation results show that the proposed algorithm has better detection effects on shading, noise, road boundary or mark line discontinuity.
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