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基于单目视觉的障碍物检测方法研究
被引量：
10
1
作者
杨建荣
曲仕茹
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009年第2期278-281,共4页
为了解决车辆的碰撞问题,提出了一种基于单目视觉的车道标识线二维重建及障碍物检测与跟踪的方法。主要采用最大类间方差法对初始图像进行分割,给出一种新的车道标识线特征点搜索策略,用统计模型的方法获取车道线参数。利用障碍物(前方...
为了解决车辆的碰撞问题,提出了一种基于单目视觉的车道标识线二维重建及障碍物检测与跟踪的方法。主要采用最大类间方差法对初始图像进行分割,给出一种新的车道标识线特征点搜索策略,用统计模型的方法获取车道线参数。利用障碍物(前方车辆)在道路中留下的阴影,检测车辆边缘并确认车辆存在,运用卡尔曼滤波方法跟踪车辆具体位置。所设计的方法能够准确地检测跟踪车道线及前方障碍物。实验结果表明:方法满足车辆安全行驶的前提需要,具有较高的准确性和实时性。
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关键词
单目视觉
最大类间方差法
车道保持
车道线跟踪
检测与跟踪车辆
下载PDF
职称材料
题名
基于单目视觉的障碍物检测方法研究
被引量：
10
1
作者
杨建荣
曲仕茹
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009年第2期278-281,共4页
文摘
为了解决车辆的碰撞问题,提出了一种基于单目视觉的车道标识线二维重建及障碍物检测与跟踪的方法。主要采用最大类间方差法对初始图像进行分割,给出一种新的车道标识线特征点搜索策略,用统计模型的方法获取车道线参数。利用障碍物(前方车辆)在道路中留下的阴影,检测车辆边缘并确认车辆存在,运用卡尔曼滤波方法跟踪车辆具体位置。所设计的方法能够准确地检测跟踪车道线及前方障碍物。实验结果表明:方法满足车辆安全行驶的前提需要,具有较高的准确性和实时性。
关键词
单目视觉
最大类间方差法
车道保持
车道线跟踪
检测与跟踪车辆
Keywords
Monocular
vision
Otsu
Lane
keeping
Lane
tracking
detecting
and
tracking
leading
cars
分类号
TB24 [一般工业技术—工程设计测绘]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单目视觉的障碍物检测方法研究
杨建荣
曲仕茹
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2009
10
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