作者：肖进胜; 程显; 李必军; 高威; 彭红智能交通车道线识别beamlet变换ransac拟合
摘要：为了解决视频车道线识别中抗噪性差和鲁棒性低的问题,提出一种基于新的特征提取和分类的快速车道线识别算法。算法首先对预处理后的灰度图像进行改进的Beamlet变换,然后对Beamlet的中点集合运用改进的K-means方法进行聚类分析,最后对每类的中点集合分别进行基于3阶贝塞尔曲线的RANSAC拟合后可以准确地提取出车道线。通过简化Beamlet词典与快速提取Beamlet基,加快了Beamlet变换的计算速度;通过寻找最佳投影线与多次迭代聚类中心来改进K-means聚类,解决了曲线车道线和车道线数目的聚类问题。实验证明,对于结构化或非结构化的道路环境,提出的算法都具有很好的可靠性、实时性和鲁棒性。
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