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公开(公告)号：CN110569704B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201910391161.0
申请日：2019-05-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于立体视觉的多策略自适应车道线检测方法，该方法建立在立体视觉基础上，通过融合视差图的三维深度信息与二维图像的RGB语义信息来提高车道线检测任务的鲁棒性。检测阶段以三维环境信息的先验知识来自适应的分割道路路面区域作为车道线估计区域，滤除与检测非相关的障碍物，解决干扰问题。车道线提取阶段，使用二维图像的RGB语义信息，采用图像时域内多策略融合机制和滑动窗口技术进一步排除与检测相关的树木阴影、道路标识、局部污损等同区域的干扰。车道线拟合过程采用三阶贝塞尔曲线模型，能够更好的表达不同车道线的阶数特性。以上方法极大提高了基于视觉的车道线检测任务的鲁棒性，提高了数据点搜索速度和准确性。
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公开(公告)号：CN110569704A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910391161.0
申请日：2019-05-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于立体视觉的多策略自适应车道线检测方法，该方法建立在立体视觉基础上，通过融合视差图的三维深度信息与二维图像的RGB语义信息来提高车道线检测任务的鲁棒性。检测阶段以三维环境信息的先验知识来自适应的分割道路路面区域作为车道线估计区域，滤除与检测非相关的障碍物，解决干扰问题。车道线提取阶段，使用二维图像的RGB语义信息，采用图像时域内多策略融合机制和滑动窗口技术进一步排除与检测相关的树木阴影、道路标识、局部污损等同区域的干扰。车道线拟合过程采用三阶贝塞尔曲线模型，能够更好的表达不同车道线的阶数特性。以上方法极大提高了基于视觉的车道线检测任务的鲁棒性，提高了数据点搜索速度和准确性。
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