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公开(公告)号：CN104318258B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410513200.7
申请日：2014-09-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时域模糊和卡尔曼滤波器的车道线检测方法，针对视频场景中车道线的漏检测以及误检测的解决方案，通过引入时域模糊处理与卡尔曼滤波器预测相结合的检测跟踪方法达到车道线的实时检测与跟踪，同时考虑车道线的类型以及用RBF算法检测车道线的颜色，有效避免了场景中由于虚车道线的不连续造成的漏检，以及路面标示造成的误检，同时提高了检测的速度。
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公开(公告)号：CN104318258A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410513200.7
申请日：2014-09-29
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00798 , G06T7/277 , G06T2207/30256
Abstract: 本发明公开了一种基于时域模糊和卡尔曼滤波器的车道线检测方法，针对视频场景中车道线的漏检测以及误检测的解决方案，通过引入时域模糊处理与卡尔曼滤波器预测相结合的检测跟踪方法达到车道线的实时检测与跟踪，同时考虑车道线的类型以及用RBF算法检测车道线的颜色，有效避免了场景中由于虚车道线的不连续造成的漏检，以及路面标示造成的误检，同时提高了检测的速度。
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公开(公告)号：CN104217427B
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201410419473.5
申请日：2014-08-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明涉及一种交通监控视频中车道线定位方法，针对现有技术进行改进，引入可调滤波器进行边缘检测，使得车道线的边缘信息非常明显，再采用全局阈值的方法进行图像阈值化处理，使得能够尽可能多地获取车道线像素点，减少了非车道像素点的干扰，最后结合霍夫变换准确实现对车道线位置检测，再提高检测精度的同时，减少了运算量和降低了复杂度，使得应用更加便捷，有效提高了监控摄像头针对压线违章车辆进行检测的工作效率。
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公开(公告)号：CN104217427A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410419473.5
申请日：2014-08-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种交通监控视频中车道线定位方法，针对现有技术进行改进，引入可调滤波器进行边缘检测，使得车道线的边缘信息非常明显，再采用全局阈值的方法进行图像阈值化处理，使得能够尽可能多地获取车道线像素点，减少了非车道像素点的干扰，最后结合霍夫变换准确实现对车道线位置检测，再提高检测精度的同时，减少了运算量和降低了复杂度，使得应用更加便捷，有效提高了监控摄像头针对压线违章车辆进行检测的工作效率。
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