吉林大学学报(工学版)

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基于熵最大化边缘提取的直线型车道标识线识别及跟踪方法

贾阳1, 王荣本2, 余天洪2, 金立生2   

  1. 1.哈尔滨工业大学 航天学院, 哈尔滨 150001; 2.吉林大学 交通学院, 长春 130022
  • 收稿日期:2004-11-10 修回日期:2004-12-25 出版日期:2005-07-01 发布日期:2005-07-01
  • 通讯作者: 王荣本

Linear Lane Mark Identification and Track Method Based on Entropy Maximization Edge Extraction

JIA Yang1, WANG Rongben2, YU Tianhong2, JIN Lisheng2   

  1. 1.School of Astronautics,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China; 2.College of Transportation, Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2004-11-10 Revised:2004-12-25 Online:2005-07-01 Published:2005-07-01
  • Contact: WANG Rongben

摘要: 为了得到较为理想的车道标识线边缘图像以便于更好地对车道标识线进行识别,提出了一种基于熵最大化的边缘提取的车道标识线识别及跟踪方法。该方法结合了基于一维熵最大化分割方法和基于二维直方图的熵最大化分割方法,利用图像变窗口处理技术实现对道路图像中车道标识线边缘的分割,然后利用基于统计的方法得到车道标识线参数,最后采用建立梯形感兴趣区域的方法实现对车道标识线的实时跟踪。试验结果表明:该方法具有很好的可靠性、鲁棒性和实时性。

关键词: 交通运输系统工程, 一维熵, 二维熵, 边缘分割, 车道标识识别, 车道标识跟踪

Abstract: To obatain more ideal edge image for lane mark idenfitication, a lane mark identification and track method based on entropy maximization edge extraction was proposed. This method combined both onedimensional and twodimensional histogram entropy maximization partition methods, and image window variation technology was employed to partition the lane mark edge of the road image, then the lane mark parameters were acquired by the statistical method, finally the lane mark realtime track was performed by estabishing trapezoid areas of interest. Experimental results show that the proposed method is characterized by realiability, good robustness and realtimeness.

Key words: transportation system engineering, onedimensional entropy, twodimensional entropy, edge extraction, lane mark identification, lane mark track

中图分类号: 

  • U495
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