论文摘要
现有斑马线识别方法普遍存在实时性差或准确率低等问题,对此提出基于边缘特征和霍夫变换的斑马线识别方法。首先利用逆透视变换(inverse perspective mapping,IPM)原理将单摄像机采集到的道路图像转换为俯视图像,然后采用Sobel_x边缘检测模板提取斑马线的边缘信息;基于此,采用霍夫(Hough)变换对斑马线在水平夹角、直线长度、间隔宽度、数量统计等约束条件下进行曲线拟合,最后实现斑马线的识别。试验研究中,选择600张在不同场景下采集到的道路图像对斑马线进行识别,算法在白天光线较好情况下准确率为97.56%,在夜晚情况下为88.67%,算法平均耗时约33 ms。结果表明该算法可以在多种环境下快速准确地识别出斑马线,满足实际工程应用的需求。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈宁,洪丰,白冰
关键词: 图像处理,斑马线识别,逆透视变换,边缘特征,霍夫变换
来源: 浙江科技学院学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 浙江科技学院机械与能源工程学院,浙江省食品物流装备技术研究重点实验室
基金: 国家自然科学基金项目(61273240),浙江省科技计划项目(2019C04025)
分类号: U463.6;TP391.41;TP183
页码: 476-483
总页数: 8
文件大小: 1602K
下载量: 328
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