基于混沌粒子群的车道线检测算法

作     者：樊超 宋雨佩 焦亚杰 FAN Chao;SONG Yu-pei;JIAO Ya-jie

作者机构：河南工业大学信息科学与工程学院 

基　　金：河南省科技厅自然科学基金项目(162300410062) 河南省教育厅自然科学基金项目(14A510019) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第1期

页      码：183-189页

摘      要：为解决在恶劣天气、光照条件变化和路面信息干扰等情况下的车道线检测识别率低的问题,提出一种采用核Fisher线性判别分析灰度变换以及混沌粒子群的车道线检测算法。将高维的RGB彩色图像通过最佳鉴别投影向量投影到低维的子空间,通过混沌粒子群算法,根据车道线特征,遍历粒子取值范围内的空间,寻找适应度函数最大的解,根据最优解获得的直线参数在图像上拟合车道线。实验结果表明,所提算法能够实现各种道路情况下的车道线检测功能,验证了该算法具有良好的鲁棒性。

主 题 词：智能驾驶 车道线检测 复杂路况 核Fisher线性判别分析 混沌粒子群优化算法 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.01.030

馆 藏 号：203878633...