Sammanfattning av denna webbsida: Lane gränse detection technology har utvecklats snabbt under de senaste decennierna. Många utmaningar som ofta leder till otillgängliga körfält återstår dock att lösa. I detta dokument föreslår vi en rumslig-temporell kunskapsfiltreringsmodell för att upptäcka körfältsgränser i videor. För att ta itu med utmaningarna med strukturvariation, stort buller och komplex belysning, innehåller denna modell tidigare rumslig-temporal kunskap med körfält utseende funktioner för att gemensamt identifiera körfält gränser. Modellen första extraherar linjesegment i videoramar. Två nya filter – korspunktsfiltret (CPF) och strukturtriangelfiltret (STF) – föreslås filtrera bort de bullriga linjesegmenten. De två filtren introducerar rumsliga strukturbegränsningar och tidsmässiga lokaliseringsbegränsningar i körfältsdetekteringen, som representerar den rumslig-temporala kunskapen om körfält. En rät linje eller kurvmodell som bestäms av en tillståndsmaskin används för att passa linjesegmenten för att slutligen mata ut körfältsgränserna. Vi samlade en utmanande realistisk trafik scen dataset. De experimentella resultaten av detta dataset och andra standarddata visar styrkan i vår metod. Den föreslagna metoden har framgångsrikt tillämpats på vårt autonoma försöksfordon.
Därför, Nan et al. REF presenterade en spatio-temporal kunskapsmodell för montering av linjesegmenten, som slutligen utlöser körfältsgränserna.
Efficient Lane Boundary Detection with Spatial-Temporal Knowledge Filtering
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}