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基于传统图像处理算法的车道线检测
文献摘要：
在现代交通驾驶领域中,随着自动驾驶技术的迅速发展,车道线检测也变得至关重要.基于此,文章提出了一种基于传统图像处理算法的车道线检测方法,该方法利用了传统图像处理算法中的滤波算法、Canny边缘检测算法和Hough直线检测算法作为基本算法模型,采用只对ROI中进行检测的措施来满足对于前方车道线的准确检测.在检测中,使用了OpenCV开源图像处理库来对进行上述方法进行实现.此方法可极大减少对前方车道线检测的外界干扰,在汽车实验场中利用该方法,可以比较准确地检测出车辆前方的车道线,并且该算法在一般机器上能够实现实时级的车道线检测.但是在实验过程中,也发现当前方的障碍物较多的时候,所采用的算法不能很好地检测出车道线,对外界的抗干扰能力比较差.
文献关键词：
自动驾驶;图像处理;霍夫变换;直线检测
中图分类号：
作者姓名：
张勇;杜学峰;高越;杨伟
作者机构：
长安大学 汽车学院,陕西 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]张勇;杜学峰;高越;杨伟-.基于传统图像处理算法的车道线检测)[J].汽车实用技术,2022(02):20-23
A类：
B类：
图像处理算法,车道线检测,代交,自动驾驶技术,法利,滤波算法,Canny,边缘检测算法,Hough,直线检测,算法模型,ROI,前方,OpenCV,开源,外界干扰,实验场,出车,障碍物,抗干扰能力,霍夫变换
AB值：
0.277794
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