基于 RGB-D 相机模板匹配的实时车道线检测
计算机视觉与模式识别
2018-06-06 v1 机器人学
摘要
本文解决车道检测问题,该问题对于自动驾驶车辆至关重要。我们的方法利用单个 RGB-D 相机记录的颜色和深度信息,以更好地应对光照条件和类车道物体等不利因素。在该方法中,颜色和深度图像首先被转换为半二值格式和一个 3D 点的 2D 矩阵。然后它们被用作模板匹配和几何特征提取过程的输入,以形成响应图,从而使其值表示像素为车道线的概率。为了进一步改进结果,最后通过主成分分析和车道模型拟合技术对模板和车道表面进行细化。已在合成和真实数据集上进行了大量实验。结果表明,所提方法能有效消除不需要的噪声,在各种场景中准确检测车道线。此外,在常见笔记本电脑硬件配置下 20 帧每秒的处理速度使得该算法能够用于实时自动驾驶应用。
引用
@article{arxiv.1806.01621,
title = {Real-time Lane Marker Detection Using Template Matching with RGB-D Camera},
author = {Cong Hoang Quach and Van Lien Tran and Duy Hung Nguyen and Viet Thang Nguyen and Minh Trien Pham and Manh Duong Phung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.01621},
year = {2018}
}
备注
2018 2nd International Conference on Recent Advances in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom)