基于神经网络与最小二乘法的车道线检测算法研究

CORC > 长春光学精密机械与物理研究所 > 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

	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
刊名	汽车工程
	2018
期号	03 页码:363-368
关键词	车道线检测 BP神经网络最小二乘法道路模型
英文摘要	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。
内容类型	期刊论文
源URL	[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.