柏猛等人提出一种基于图模型的道路检测方法。首先,将道路图像划分为子图,计算子图特征向量,生成图模型结点集。然后,提出相近半径概念,计算相近结点边权值,生成图模型边集。在此基础上,采用基于最小生成树的结点合并规则对图模型结点进行合并,实现道路图像分割。最后,通过设置取样窗口,提取道路结点,分割出道路区域。通过实验分析道路检测精度与子图尺寸及阈值参数间的关系,适用于道路检测。26997
许华荣等人提出一种新的基于均匀非周期B样条曲线模型的结构化道路检测算法。算法首先利用Canny边缘检测算法提取道路边缘,然后使用最小二乘法拟合道路标识线,最后利用所提取的道路标识线求取道路中央线,进而完成道路拟合。为了准确定位道路弯道位置,算法运用最大转向偏差定位(MDPS)方法求解道路模型控制点。实验证明该算法快速、稳定、灵活,可以满足智能导航的要求。
王荣本等人研究了基于高速道路的智能车辆道路识别系统,通过对JLUIV-4智能高速车辆系统采集的图像进行中值滤波、边缘增强、最优阈值二值化,获得良好的梯度图像。根据道路特征采用 Hough变换识别出道路边界。使用感兴趣区域,减少图像处理时间和提高道路识别的可靠性。JLUIV-4的高速导航实验表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性。论文网
参考文献
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[13] 智能车辆中的道路检测和目标检测技术研究 华冰 重庆大学 2008-05-01 道路检测技术文献综述和参考文献:http://www.youerw.com/wenxian/lunwen_21335.html