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公开(公告)号：CN104008645B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201410260194.9
申请日：2014-06-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于城市道路车道线预测及预警方法，首先，对采集到的道路图像降采样，设定感兴趣检测区域，灰度化，滤波增强，用Canny算子进行边缘检测，将边缘检测后的图像二值化，映射到Hough平面，用改进的Hough变换提取车道线；然后，采用经典Kalman滤波算法预测车道线参数，建立感兴趣区域，用最小二乘法对感兴趣区域内的车道线进行拟合，得到最优预测值。最后，将道路路面信息和汽车当前位置信息相结合，建立基于横向距离的车道偏离报警模型，实现偏离报警。本发明提出的车道线识别算法具有良好的实时性和鲁棒性，车道偏离报警模型计算简单，报警准确。
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公开(公告)号：CN103679205B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201310717305.X
申请日：2013-12-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于阴影假设和分层HOG对称特征验证的前车检测方法，通过人工选取由车载相机拍摄的图像，归一化计算图像库的分层HOG对称特征，并经过极限学习机（ELM）的训练得到分类器；然后对由车载相机采集的视频图像进行阴影化处理，得到假设的车辆子图；最后把得到的假设子图通过分类器进行判断得到检验结果。该发明方法能够准确、实时的检测出前方车辆，并且对光照强度变化有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104008645A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410260194.9
申请日：2014-06-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于城市道路车道线预测及预警方法，首先，对采集到的道路图像降采样，设定感兴趣检测区域，灰度化，滤波增强，用Canny算子进行边缘检测，将边缘检测后的图像二值化，映射到Hough平面，用改进的Hough变换提取车道线；然后，采用经典Kalman滤波算法预测车道线参数，建立感兴趣区域，用最小二乘法对感兴趣区域内的车道线进行拟合，得到最优预测值。最后，将道路路面信息和汽车当前位置信息相结合，建立基于横向距离的车道偏离报警模型，实现偏离报警。本发明提出的车道线识别算法具有良好的实时性和鲁棒性，车道偏离报警模型计算简单，报警准确。
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公开(公告)号：CN103679205A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310717305.X
申请日：2013-12-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于阴影假设和分层HOG对称特征验证的前车检测方法，通过人工选取由车载相机拍摄的图像，归一化计算图像库的分层HOG对称特征，并经过极限学习机（ELM）的训练得到分类器；然后对由车载相机采集的视频图像进行阴影化处理，得到假设的车辆子图；最后把得到的假设子图通过分类器进行判断得到检验结果。该发明方法能够准确、实时的检测出前方车辆，并且对光照强度变化有很强的鲁棒性。
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