【摘 要】
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为解决机器视觉在多车道线检测时出现车道线漏识别、误识别、分类难和准确率低等问题，提出一种检测多车道线和快速分类的方法。首先获取原始图像的感兴趣区域并使用Gamma校正增强多车道线特征信息；然后使用多相位Gabor滤波器叠加滤波图像提取车道线纹特征，获得其边缘梯度；接着基于改进带多参数Hough变换提取出直线线段，基于累加角度值的直方图和双截距约束法实现多车道线快速分类；最后只需提取出线段上少量关键
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51468062）；
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为解决机器视觉在多车道线检测时出现车道线漏识别、误识别、分类难和准确率低等问题，提出一种检测多车道线和快速分类的方法。首先获取原始图像的感兴趣区域并使用Gamma校正增强多车道线特征信息；然后使用多相位Gabor滤波器叠加滤波图像提取车道线纹特征，获得其边缘梯度；接着基于改进带多参数Hough变换提取出直线线段，基于累加角度值的直方图和双截距约束法实现多车道线快速分类；最后只需提取出线段上少量关键点，通过最小二乘法拟合出完整的车道线，生成动态有效的检测区域，减小后续检测时间。实验结果表明：该设计算法在Tusimple数据集与实际拍摄拥挤、夜间环境的道路中进行验证，识别准确率分别为95.4%,96.22%和95.22%，高于其他常用方法；该算法充分利用车道线多个特征信息，不易受检测环境变化带来的影响。
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