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原文传递基于视觉的车道线检测算法

论文题名：	基于视觉的车道线检测算法
关键词：	智能车辆;计算机视觉;结构化道路;道路图像;车道线检测;Hough变换;曲线增长
摘要：	智能车辆(Ⅳ)是近年来各国在智能交通中潜心研究的一个重要领域，其中，基于视觉的结构化道路环境识别研究成为研究的重点。结构化道路环境的检测与识别的一个主要方面就是对路面中的车道线进行检测与识别，确定车道的边界与类型，为智能车辆提供保持车道行驶和变换车道行驶必须的车道信息，使智能车辆能实现平稳、安全的自动驾驶。本文主要针对结构化道路图像的特点，对如何有效地提取道路图像中的车道线信息做了深入研究。主要进行了三个方面的研究：一、从道路图像特点出发，对有效地进行道路图像的预处理进行了研究。二、对直线车道，给出了基于Hough变换的实线和虚线车道的检测算法。三、对于曲线车道，给出了基于直车道和前帧检测出的车道线段检测曲线车道的一种快速算法。由于道路本身的复杂性，决定了道路图像的复杂性，因此，本文预先对道路情况建立了一定的假设，并将这些假设和检测算法结合起来，进一步提高算法的效率。离线实验表明，我所提出的算法是有效的，并有良好的实时性。
作者：	张云港
专业：	计算机软件与理论
导师：	冯乔生
授予学位：	硕士
授予学位单位：	云南师范大学
学位年度：	2005
正文语种：	中文