【摘 要】
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为全面理解车道线信息,提出了一种车道线检测分类跟踪及偏离预警算法。首先利用动态感兴趣区域约束Canny算子的检测范围,基于扩展的Otsu算法改进Canny算子的阈值设定方式,并
【机 构】
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山东理工大学机械工程学院; 山东理工大学农业工程与食品科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61303006);山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费资助项目;淄博市校城融合项目(No.2017ZBXC151)
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为全面理解车道线信息,提出了一种车道线检测分类跟踪及偏离预警算法。首先利用动态感兴趣区域约束Canny算子的检测范围,基于扩展的Otsu算法改进Canny算子的阈值设定方式,并通过Hough变换进行车道线边缘拟合;然后依据车道线的颜色及线型特征进行分类,同时借助Kalman滤波器实时跟踪车道线,对检测失效区域采用Kalman滤波器的预测值进行替换;最后设定有效的偏离预警策略,确保行驶的安全性。实验结果表明,算法能全面地理解车道线信息并进行跟踪,同时具备对危险行驶状态下的车辆进行预警的能力。
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