分段切换模型参数寻优的车道检测算法

摘要：

车道检测算法的研究是智能车辆基于道路标识线或边界信息自主导航的首要环节.根据道路先验知识和驾驶员视觉处理经验,将道路图像分为近景和远景区域,近景区使用直线模型拟合车道线,远景区切换直线模型或三次曲线模型匹配车道线.融合道路图像的梯度幅值、梯度方向和灰度特征信息,建立概率判别函数,采用基于遗传算法操作的改进粒子群优化算法,快速搜索关于概率函数的最优模型参数,实现对车道的检测.对实际道路图像的试验结果表明,在路面存在阴影、光照不均匀、车辆遮挡以及车道标识线污损情况下,该算法都能很好地识别车道,具有很强的鲁棒性.

关键词：智能车辆、车道检测、切换模型、判别函数、粒子群优化

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：军械工程学院原始创新基金YSCX004

在线出版日期：2012-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：17-23