【摘 要】
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为兼顾车道识别的鲁棒性和实时性,综合考虑硬件设计资源和软件功能的有效分配,设计了一种基于嵌入式平台的车道线识别方法。从整个系统的生产消费模型考虑,提出了匹配增强的
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,上海工程技术大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51175159);湖南省科技计划资助项目(2013WK3024);湖南省研究生科研创新项目(CX2013B146)
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为兼顾车道识别的鲁棒性和实时性,综合考虑硬件设计资源和软件功能的有效分配,设计了一种基于嵌入式平台的车道线识别方法。从整个系统的生产消费模型考虑,提出了匹配增强的必要性,并根据车道线不同宽度特征,提出了多尺度匹配滤波方法;根据改进的恒虚警率检测数学模型来估计局部噪声水平从而确定最适应的动态提取阈值。以可编程逻辑门阵列(FPGA)采集高帧率、宽动态范围的道路图像,并以系数分解法实现匹配滤波的硬件加速优化设计。实验和评估结果证明,该嵌入式系统可以在多种交通场景下鲁棒地识别车道线特征点,处理速率达到每秒60帧。
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