论文摘要
现如今在智能交通领域,车道线及交通标志的识别已经发展得较为成熟,但缺乏对于交通道路中标线识别的研究。为了解决道路交通标线识别中标线分类复杂以及精确程度不高等问题,提出了一种基于CANNY算法的道路交通标线识别方法。针对视频中道路交通标线的提取及其识别,提出通过结合阈值分割提取颜色特征及使用CANNY算法检测标线边缘特征等信息,定位出标线所在原始图像的位置,并将ROI定位区域标定分割,得到初步的检测区域,将ROI定位区域标定分割后结合SURF算法提取出图中的特征点,最后基于快速近似最近邻搜索匹配方法对标线进行识别。实验发现,此方法剔除了后期检测时冗余的特征点,减少了处理时传输量,加快了识别速度,对现实场景中车道线的识别效果良好。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曹晨洁,王夏黎,赵嘉兴,王丽红
关键词: 图像处理,识别定位,图像分割,算法,道路交通标线检测
来源: 信息技术与网络安全 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用
单位: 长安大学信息工程学院,长安大学智能交通与图像处理实验室
基金: 国家自然科学基金(50978030),中国博士后科学基金(2012M521729)
分类号: U495;TP391.41
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2019.10.016
页码: 78-82+92
总页数: 6
文件大小: 248K
下载量: 227
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标签：图像处理论文; 识别定位论文; 图像分割论文; 算法论文; 道路交通标线检测论文;