oppo r9可以用两张oppor9t移动定制版卡吗

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聚类算法Kmeans与梯度算法Meanshift
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聚类算法Kmeans与梯度算法Meanshift
官方公共微信一种基于Meanshift和RANSAC的车道识别方法--《计算机测量与控制》2013年05期
一种基于Meanshift和RANSAC的车道识别方法
【摘要】：为满足车辆行驶时能对各种车道线(实线、虚线、直道、大弯道)准确识别,提出一种基于Meanshift原理和RANSAC(Random Sample Consensus)算法的车道识别方法;该方法首先利用改进的最大熵阈值分割方法和图像灰度概率密度特征对左右车道线目标进行初定位,动态地建立车道线ROI(Region of Interests),然后运用Meanshift算法对左右车道线进行精确定位,最后利用RANSAC算法对各搜索框中候选车道线的重心进行筛选,并采用最小二乘法对左右车道线进行拟合;实验结果表明,该方法可以识别各种车道线型,并具有较好的鲁棒性;车道检测平均时间为80ms/f,车道跟踪平均时间为40ms/f。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
0前言车道线识别技术是智能车辆自主导航和安全辅助驾驶系统的关键技术之一。早在1992年,Dickmanns等人研发的VaMoRs智能车视觉系统利用车道边缘特征和回旋曲线模型识别车道线[1]。1995年,Kluge等人开发的YARF视觉系统假设道路是平坦路面上的圆弧,利用颜色信息来检测车道边缘[
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