提出了一种在前方车道图像中建立高分辨率的ROI(Region Of Interest)即感兴趣区域,并在其中建立搜索带以提高车道识别精度的方法,实验证明这种方法能够更好的处理非理想路况的各种不确定因素,除了能更精确的追踪车道标志线之外,还能更...提出了一种在前方车道图像中建立高分辨率的ROI(Region Of Interest)即感兴趣区域,并在其中建立搜索带以提高车道识别精度的方法,实验证明这种方法能够更好的处理非理想路况的各种不确定因素,除了能更精确的追踪车道标志线之外,还能更好的应用于前方图像出现噪声、阴影以及路面反光等不利情况。由于高分辨率ROI的建立,在不增加运算时间的前提下,识别精度却更加提高,同时整个运算过程的计算量大大减少。展开更多
提出了一种在ROI(Region Of Interest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的新的车道识别算法,使其能够更好的处理非理想路况的各种不确定因素,并建立实时动态的搜索带,除了能更精确的追踪车道标志线之外,还能更好的应用于弯路路况。由于ROI的...提出了一种在ROI(Region Of Interest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的新的车道识别算法,使其能够更好的处理非理想路况的各种不确定因素,并建立实时动态的搜索带,除了能更精确的追踪车道标志线之外,还能更好的应用于弯路路况。由于ROI的建立,整个识别过程的计算量大大降低,因此更适合实时要求。展开更多
文摘提出了一种在前方车道图像中建立高分辨率的ROI(Region Of Interest)即感兴趣区域,并在其中建立搜索带以提高车道识别精度的方法,实验证明这种方法能够更好的处理非理想路况的各种不确定因素,除了能更精确的追踪车道标志线之外,还能更好的应用于前方图像出现噪声、阴影以及路面反光等不利情况。由于高分辨率ROI的建立,在不增加运算时间的前提下,识别精度却更加提高,同时整个运算过程的计算量大大减少。
文摘提出了一种在ROI(Region Of Interest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的新的车道识别算法,使其能够更好的处理非理想路况的各种不确定因素,并建立实时动态的搜索带,除了能更精确的追踪车道标志线之外,还能更好的应用于弯路路况。由于ROI的建立,整个识别过程的计算量大大降低,因此更适合实时要求。
