典型文献
基于复杂环境下的车道线识别
文献摘要：
传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫(Hough)变换,但这种算法实时性差、计算量大.该文提出了 一种新的基于Hough变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚、白天、有阴影和车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.该算法为先对原图像进行处理,即为了减少计算量,该算法设置了感兴趣区域(ROI区域),通过转换颜色空间并扫描图像灰度值划分出有阴影的区域,并对其进行处理,判断出最有可能出现车道线的区域,再进行Hough变换,以检测出车道线.试验表明,这种算法的实时性更好,能够成功在复杂情况下检测出车道线.
文献关键词：
霍夫(Hough)变换;车道线检测;复杂情况;感兴趣区域
中图分类号：
作者姓名：
范跃文
作者机构：
北京市政路桥锐诚科技有限公司,北京100068
文献出处：
引用格式：
[1]范跃文-.基于复杂环境下的车道线识别)[J].中国新技术新产品,2022(07):28-30
A类：
B类：
复杂环境,车道线识别,车道线检测,检测算法,接在,Hough,复杂情况,下车,能够成功,夜晚,白天,阴影,太严,出车,原图,即为,减少计算量,感兴趣区域,ROI,颜色空间,扫描图像,灰度值,分出
AB值：
0.283067
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