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基于计算机视觉的车道线检测技术研究进展
文献摘要：
车道线检测是智能辅助驾驶的一项关键任务,准确且高速地检测出车道线具有重要的现实意义.文章对近年来基于计算机视觉的车道线检测方法进行了综述.首先介绍车道线检测流程,可概括为图像获取、图像预处理、车道线特征提取、车道线检测,并详细介绍了各个步骤的实现方法;其次,介绍了两种车道线特征提取方法,即传统方法和深度学习方法;接着分析和比较了四种车道检测方法,即基于分类、基于目标检测、基于图像分割、基于建模的检测方法;最后总结基于计算机视觉的车道线检测技术目前面临的机遇与挑战.
文献关键词：
车道线检测;特征提取;深度学习;计算机视觉
中图分类号：
作者姓名：
江漫;徐艳;吕义付;张乾
作者机构：
贵州民族大学数据科学与信息工程学院 贵州贵阳 550025;贵州省模式识别与智能系统重点实验室 贵州贵阳 550025;贵州民族大学教务处 贵州贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]江漫;徐艳;吕义付;张乾-.基于计算机视觉的车道线检测技术研究进展)[J].信息技术与信息化,2022(11):21-24
A类：
B类：
计算机视觉,车道线检测,智能辅助,辅助驾驶,关键任务,出车,检测流程,图像预处理,线特征提取,实现方法,深度学习方法,车道检测,目标检测,图像分割
AB值：
0.21762
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