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基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位
被引量:
5
1
作者
李静
石欣欣
+1 位作者
程志鹏
王军政
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期867-872,共6页
计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素...
计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.
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关键词
双目视觉
车道线检测
车道线定位
SLAM地图
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职称材料
题名
基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位
被引量:
5
1
作者
李静
石欣欣
程志鹏
王军政
机构
北京理工大学自动化学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期867-872,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103157)。
文摘
计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.
关键词
双目视觉
车道线检测
车道线定位
SLAM地图
Keywords
binocular
vision
lane
line
detection
lane
line
location
SLAM
map
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位
李静
石欣欣
程志鹏
王军政
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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