基于随机Hough变换的道路边界识别算法研究

被引：16

作者：

陈军 ^{[1
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徐友春 ^{[2
]}

赵明 ^{[2
]}

彭永胜 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津大学机械工程学院

[2] 军事交通学院汽车工程系

来源：

中国图象图形学报 | 2009年 / 14卷 / 05期

关键词：

智能车辆; 道路边界识别; 目标搜索区域; 随机Hough变换;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

道路边界识别是基于机器视觉的智能车辆关键技术之一,提出了一种基于直线道路模型的道路边界识别和跟踪算法,该算法包括道路边界初始识别算法和跟踪算法两部分。在初始道路边界识别阶段,对预处理后的图像进行逐行搜索道路边界候选点,并结合相关的道路约束条件,采用Hough变换对候选边界点进行拟合,以提高鲁棒性。该方法的创新点是在道路跟踪算法中,建立目标搜索区域(OSA),OSA的宽度根据道路边界识别的拟合可信度的变换进行动态调整,并采用随机Hough变换的算法对OSA中的边界点进行拟合,这样显著减少了运算时间和存储空间。试验结果表明,该方法不仅满足道路边界识别的实时性要求,还具有较好的鲁棒性。

引用

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