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期刊信息
  • 中国标准连:ISSN1005-2895
  • 续出版物号: CN 33-1180/TH
  • 主管单位:轻工业杭州机电设计研究院有限公司
  • 主办单位:轻工业杭州机电设计研究院有限公司、中国轻工机械协会、中国轻工业机械总公司
  • 社  长:刘安江
  • 主  编:黄丽珍
  • 地  址:杭州市余杭区高教路970号西溪联合科技广场4-711
  • 电子邮件:qgjxzz@126.com
理事单位          MORE>>
陈燚, 陈勇, 王丙佳, 邱洪斌.基于直线检测的车间地标线识别与拟合[J].轻工机械,2020,38(5):62-66
基于直线检测的车间地标线识别与拟合
Lane Line Recognition and Fitting Based on Straight Line Detection
  
DOI:10.3969/j.issn.1005 2895.2020.05.011
中文关键词:  直线检测  车道线识别  卷积神经网络  直线检测  人工神经网络
英文关键词:straight line detection  lane line recognition  convolutional neural network  LSD(line segment detector)  ANN(artificial neural network)
基金项目:浙江省教育厅一般科研项目(Y201941882)。
作者单位
陈燚, 陈勇, 王丙佳, 邱洪斌 浙江工业大学 机械工程学院 浙江 杭州310014 
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中文摘要:
      为满足现阶段车间内无人驾驶车辆以及车辆自动导引时对车道线的识别速度和检测准确率的要求,课题组提出了一种结合LSD(line segment detect)直线检测以及ANN(artificial neural network)颜色判定神经网络的特定颜色车道线识别与拟合方法。实验表明:与传统的LSD直线检测相比,该方法在识别速度显著提升的同时,能够适应不同的检测环境,提升检测的准确率。
英文摘要:
      In view of the requirements of the recognition speed and detection accuracy of the lane lines for the unmanned vehicles and the automatic guidance of the vehicles in the workshop at this stage,a specific color lane line recognition and fitting method combining LSD (line segment detect) line detection and ANN (artificial neural network) color judgment neural network was proposed. The Experimental results show that compared to the traditional LSD linear detection, this method can not only improve the recognition speed significantly and adapt to different detection environments, but also improve the detection accuracy.
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