CIOMP OpenIR
基于神经网络与最小二乘法的车道线检测算法研究
贾会群; 魏仲慧; 何昕; 李沐雨
2018
发表期刊汽车工程
期号03页码:363-368
摘要为提高车道线的检测精度和识别率,在构建新的道路模型基础上提出了一种基于BP神经网络与最小二乘法曲线模型的车道线检测算法。该算法运用具有方向性的线检测器对道路图像进行边缘检测,提取出道路边缘点;接着利用BP神经网络估计新的道路模型参数确定模型函数;根据新道路模型函数的上凸性,以函数最大值为分界点,分界点左侧为左车道线,右侧为右车道线,从而完成对左右车道线的检测;最后利用最小二乘法实现左右车道线重构。实验结果表明,所提出的算法的检测精度达到92.8%,适合多种道路状况下的车道线检测,具有较好的鲁棒性。
关键词车道线检测 BP神经网络 最小二乘法 道路模型
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/61377
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
贾会群,魏仲慧,何昕,等. 基于神经网络与最小二乘法的车道线检测算法研究[J]. 汽车工程,2018(03):363-368.
APA 贾会群,魏仲慧,何昕,&李沐雨.(2018).基于神经网络与最小二乘法的车道线检测算法研究.汽车工程(03),363-368.
MLA 贾会群,et al."基于神经网络与最小二乘法的车道线检测算法研究".汽车工程 .03(2018):363-368.
条目包含的文件
条目无相关文件。
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[贾会群]的文章
[魏仲慧]的文章
[何昕]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[贾会群]的文章
[魏仲慧]的文章
[何昕]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[贾会群]的文章
[魏仲慧]的文章
[何昕]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。