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更新時間:2025.06.14
基于道路特征的車道線檢測方法綜述

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基于道路特征的車道線檢測方法綜述 摘 要:智能車輛安全駕駛是車輛工程發展的重要方 向,其中一個重要的環節就是車道線檢測。本文介紹了機器 視覺中車道線檢測方法并針對基于道路特征的車道線檢測 方法進行了分類,對各類方法中采用的不同技術進行了闡 述。最后就該領域的當前技術難點和發展前景進行了簡要論 述。 關鍵詞:車道線檢測;道路特征;道路檢測 中圖分類號: TP391.41 文獻標識碼: A 文章編號: 1671-2064(2017)08-0247-03 Abstract:Safety driving ofintelligent vehicle is an important direction for the development of vehicle engineering , and the lane detection is an essential part of it. The

使用Python和OpenCV在道路上找到車道線

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使用 Python和 OpenCV 在道路上找到車道線 識別道路上的車道是所有司機的共同任務,以確保車輛在駕駛時處于車道限 制之內,并減少因越過車道而與其他車輛發生碰撞的機會。 對自動駕駛汽車來說,這同樣也是一項關鍵任務。事實證明,使用計算機視覺技術識別道 路上的車道標記是可能的。本算法將介紹其中的一些技術。 這個項目的目標是創建一種方法,使用 Python和 OpenCV 在道路上找到車道線。 實例圖像 Udacity 提供了 960 x 540像素的示例圖像,用于訓練我們的算法。 下面是提供的兩個圖像。 算法步驟 在這一部分中,我們將詳細介紹本算法所需的不同步驟,這將使我們能夠識別和分類車道 線,如下所示 : 將原始圖像轉換為 HSL 從 HSL 圖像中分離出黃色和白色 將分離的 HSL 與原始圖像相結合 將圖像轉換為灰度,便于操作 應用高斯模糊來平滑邊緣 在平滑的灰色圖像上應用

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