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道路检测
连续帧道路检测
道路偏离检测
道路识别与跟踪

灰度直方图
聚类的方法
用颜色特征检测道路
纹理特征
概率
道路区域检测可以看成是一个图像分割问题。
图像预处理:
选定感兴趣区域,消除噪声,边缘增强
边缘抽取:
常用的边缘算子包括Canny、Roberts、 Laplace、Prewitt、Sobel等算子
二值化:
阈值的选取
Hough变换可以得到连续的道路直线

1)建立道路模型
对道路形状的假设
2)提取车道线像素
边缘检测、哈夫变换、模板匹配
3)拟合车道模型
直接拟合、哈夫变换和似然函数方法。

道路偏离检测是在道路检测的基础上,不仅给出道路信息,还要给出车辆偏离道路中心的信息。
基于偏移距离的方法:
车体中心与道路中心的准确偏移距离
基于偏移角度的方法:
车辆行进的方向偏离车道线方向

道路识别与跟踪系统建立在道路模型、运动学模型和动力学模型的基础上,系统不仅要给出道路参数,还要给出车辆相对于道路的位置信息和运动信息。
道路识别与跟踪常用的方法:
卡尔曼滤波、粒子滤波

结构化:高速公路、城市道路
非结构化:越野环境、乡村道路
非结构化环境地形分类
基于颜色特征的地形分类
基于纹理特征的地形分类
颜色纹理特征融合
主动学****