【摘 要】
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针对单目视觉智能车辆系统中,车辆检测存在大量虚假干扰导致对象的盲目和不可靠性的问题,提出将车道线检测和阴影特征相结合的前方车辆检测方法。该算法通过车道检测,排除车
【机 构】
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燕山大学仪器科学与工程系,北京首钢国际工程技术有限公司
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针对单目视觉智能车辆系统中,车辆检测存在大量虚假干扰导致对象的盲目和不可靠性的问题,提出将车道线检测和阴影特征相结合的前方车辆检测方法。该算法通过车道检测,排除车道外部的大部分干扰;然后利用改进的道路灰度均值方差自适应的分割车辆阴影,其中阈值通过自适应的均值和方差两方面为约束条件分段确定;其次联合通过阴影的矩形度和长度特点进行了条件筛选,并结合车辆的边缘确定了车辆候选区域;最后利用车辆的对称性进行了验证。针对不同道路场景下,车辆目标检测的正确率达到95.0%,实验结果表明:该算法能够排除道路内外的大部分虚假对象干扰,从而准确检测到前方车辆。
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