基于随机Hough变换的道路边界识别算法研究

摘要：

道路边界识别是基于机器视觉的智能车辆关键技术之一,提出了一种基于直线道路模型的道路边界识别和跟踪算法,该算法包括道路边界初始识别算法和跟踪算法两部分.在初始道路边界识别阶段,对预处理后的图像进行逐行搜索道路边界候选点,并结合相关的道路约束条件,采用Hough变换对候选边界点进行拟合,以提高鲁棒性.该方法的创新点是在道路跟踪算法中,建立目标搜索区域(OSA),OSA的宽度根据道路边界识别的拟合可信度的变换进行动态调整,并采用随机Hough变换的算法对OSA中的边界点进行拟合,这样显著减少了运算时间和存储空间.试验结果表明,该方法不仅满足道路边界识别的实时性要求,还具有较好的鲁棒性.

关键词：智能车辆、道路边界识别、目标搜索区域、随机Hough变换

所属期刊栏目：14

分类号：TP242.62(自动化技术及设备)

资助基金：天津市自然基金项目05YFJMJC119900

在线出版日期：2009-06-19（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：905-911