重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2022, Vol. 36 ›› Issue (2): 1-10.
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王源隆，井志强，张峻玮，王亮国，季子杰，赵万忠
摘要： 针对基于特征的车道线识别算法识别不佳的问题，提出了一种基于开源计算机视觉库（ＯｐｅｎＣＶ）的车道线识别算法来改进车道线的识别。首先对图像进行感兴趣区域划分，其次根据 ＲＧＢ颜色空间将图像三通道以 ５∶５∶０的比例转化为灰度图，经过高斯滤波后用积分图法将图像转换为二值图像，再进行形态学去噪并将二值化图像转换为鸟瞰图，使用滑动窗多项式拟合法拟合车道线。同时，为了解决车道线突然消失的问题提出了一种重构缺失边车道线的方法。结果表明：该检测方法在 ｃａｌｔｅｃｈ车道线数据集达到了９２．５２％的准确率，处理单帧图像耗时约 ６５．８０ｍｓ，具有较好的准确率和实时性。提出的车道线重构方法重构效果良好，能有效提高智能车辆的行车安全。
中图分类号:
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