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基于神经网络的车道偏移自动检测的研究
被引量:
2
1
作者
马兆敏
齐保谦
+1 位作者
廖凤依
王洋
佳
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第30期8097-8099,共3页
车道偏移是交通事故的主要因素之一。通过引入神经网络提出了一种应用机器视觉检测车道偏移的方法。首先通过图像处理从道路图像提取道路标志线。然后通过最小二乘法计算道路图像中道路标志线的参数。以道路图像中道路标志线的参数为输...
车道偏移是交通事故的主要因素之一。通过引入神经网络提出了一种应用机器视觉检测车道偏移的方法。首先通过图像处理从道路图像提取道路标志线。然后通过最小二乘法计算道路图像中道路标志线的参数。以道路图像中道路标志线的参数为输入,车道偏移参数为输出,建立神经网络进行车道偏移检测。实验结果表明误差小于0.5%,方差检验结果也表明人工测量和神经网络的结果无显著差异。新方法将有助于车道偏移自动检测技术的发展。
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关键词
神经网络
车道偏移
道路标志线
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职称材料
题名
基于神经网络的车道偏移自动检测的研究
被引量:
2
1
作者
马兆敏
齐保谦
廖凤依
王洋
佳
机构
广西工学院电子信息与控制工程系
广西工学院鹿山学院电子信息与控制工程系
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第30期8097-8099,共3页
基金
广西教育厅科研项目(200808LX323)
广西工学院科学研究基金(院科字1074004)资助
文摘
车道偏移是交通事故的主要因素之一。通过引入神经网络提出了一种应用机器视觉检测车道偏移的方法。首先通过图像处理从道路图像提取道路标志线。然后通过最小二乘法计算道路图像中道路标志线的参数。以道路图像中道路标志线的参数为输入,车道偏移参数为输出,建立神经网络进行车道偏移检测。实验结果表明误差小于0.5%,方差检验结果也表明人工测量和神经网络的结果无显著差异。新方法将有助于车道偏移自动检测技术的发展。
关键词
神经网络
车道偏移
道路标志线
Keywords
neural network, lane offset ,lane mark
分类号
U491.223 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的车道偏移自动检测的研究
马兆敏
齐保谦
廖凤依
王洋
佳
《科学技术与工程》
北大核心
2012
2
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