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一种结合模糊C均值聚类的车道标识线识别方法
引用本文:闫旭琴,王知学,李建新,成巍.一种结合模糊C均值聚类的车道标识线识别方法[J].山东科学,2010,23(3):28-31.
作者姓名:闫旭琴  王知学  李建新  成巍
作者单位:山东省科学院自动化研究所,山东省汽车电子重点技术实验室
基金项目:山东省信息产业发展专项资金项目号,山东省自主创新成果转化重大专项 
摘    要:在道路图像中,为了得到较理想的车道标识线的边缘,设计了一种车道标识线识别方法。利用图像中的边界信息、车道标识线边界的角度和灰度等特征,结合模糊C均值聚类提取车道标识线的边界。利用Hough变换、车道标识线边界的间断性实现车道标识线定位。实验结果表明该方法具有较好的准确性。

关 键 词:车道标识线识别  模糊C均值聚类  Hough变换  
收稿时间:2010-03-20

A Fuzzy C-Means Clustering Based lane Marking Identification Approach
YAN Xu-qin,WANG Zhi-xue,LI Jian-xin,CHENG Wei.A Fuzzy C-Means Clustering Based lane Marking Identification Approach[J].Shandong Science,2010,23(3):28-31.
Authors:YAN Xu-qin  WANG Zhi-xue  LI Jian-xin  CHENG Wei
Institution:Shandong Key Laboratory of Automotive Electronics, Institute of Automation, Shandong Academy of Sciences
Abstract:This paper devises a lane marking identification approach in order to obtain the expected edge of a lane marking in a road image.The approach employs the edge information of a road image,angle and gray information of the edge of a lane marking and fuzzy c-means clustering to extract the edge of a lane marking.The approach then localizes a lane marking with Hough transform and the intermittent of the edge of a lane marking.Experimental result shows that the approach has better accuracy.
Keywords:lane marking identification  fuzzy c-means clustering  Hough transform  
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