文献类型：期刊文章

作　　者：徐友春[1] 王荣本[2] 李克强[1] 赵玉凡[3]

机构地区：[1]清华大学汽车系,北京100084 [2]吉林大学交通学院,长春130025 [3]军事交通学院汽车系,天津300161

出　　处：《中国图象图形学报（A辑）》

基　　金：国家自然科学基金项目 (5 9875 0 3 2 )

年　　份：2004

卷　　号：9

期　　号：7

起止页码：858-864

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSCD、CSCD2011_2012、IC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高道路识别的鲁棒性和抗干扰能力 ,提出了一种道路边缘识别算法。该算法的创新点在于采用自然边界作为道路识别的依据 ,同时算法也可以将白色路标作为识别道路边缘的标志。由于道路的自然边界不像车道标志线那样容易受到污染 ,因而使该算法具有了较高的鲁棒性。该算法是采用像素级特征和帧图像特征来识别道路边缘 ,可称为全局道路边界模型。在模型中由于采用了有关的道路约束条件 ,因而使得算法具有较好的抗干扰能力。该算法包括初始检测算法和跟踪算法两个部分 ,其中在跟踪算法中采用感兴趣区域算法 (ROI)来限制检测区域 ,以提高实时性。最后 ,还提出了一个道路边界可信度检测函数 。

关 键 词：智能车辆 道路边界检测  感兴趣区域 直线模型  全局道路边界模型  

分 类 号：U495[物流管理与工程类]