| [ 1 ] 中华人民共和国国家统计局.2022 年中国统计年鉴.
[EB/OL].(2022-01-01)[2023-03-06].http://www.stats.
gov.cn/sj/ndsj/2022/indexch.htm.
[ 2 ] 张翔,唐小林,黄岩军.道路结构特征下的车道线智能
检测[J].中国图象图形学报,2021,26(1):123-134.
[ 3 ] 杨涛.智能驾驶车辆跟踪控制方法设计与试验[D].
合肥:安徽农业大学,2022.
[ 4 ] 王金强,黄航,郅朋,等.自动驾驶发展与关键技术综
述[J].电子技术应用,2019,45(6):28-36.
[ 5 ] 刘金桥,吴金强.机器视觉系统发展及其应用[J].机械
工程与自动化,2010(1):215-216.
[ 6 ] 朱飞虎.机器视觉原理及应用[J].自动化博览,2005
(2):81-83.
[ 7 ] 王海霞,李凯勇,陈佳舟.基于机器学习的高速线阵
CCD 图像数据采集系统[J].现代电子技术,2022,
45(10):160-164.
[ 8 ] 李策.基于计算机视觉的汽车车灯检测技术研究[D].北京:北京化工大学,2021.
[ 9 ] 张勇.基于图像处理的汽车前照灯检测系统的研究
[D].长春:长春理工大学,2009.
[10] EKRIAS A,ELOHOLMA M,HALONEN L,et al.Road
Lighting and Headlights:Luminance Measurements
and Automobile Lighting Simulations[J].Building &
Environment,2008,43(4):530-536.
[11] 王旭东,叶玉堂. CMOS 与 CCD 图像传感器的比较研
究和发展趋势[J].电子设计工程,2010(11):178-181.
[12] 刘翔章.基于宽动态 CMOS 相机的车道偏离预警技
术研究[D].长春:长春理工大学,2013.
[13] 李成勇,王莎,陈成瑞.基于 CMOS 图像采集的车道偏
移识别系 统设计与 实 现[J].中国测试,2022,48(6):
106-110.
[14] 霍浩宇.基于 CMOS 的车载高清环视系统的研究与
应用[D].天津:天津科技大学,2021.
[15] 孔德可,钟升,匡乃亮,等.基于 CMOS 传感器和 FPGA
的图像采集系统设计[J].机械工程与自动化,2020
(3):28-30.
[16] 梁璠.基于 CMOS 图像传感器的高速图像采集系统
设计[D].太原:中北大学,2020.
[17] 王文滔.基于卷积神经网络的车道线检测算法研究
与实现[D].重庆:西南大学,2022.
[18] HUANG A,MOORE D,ANTONE M,et al.Finding
Multiple Lanes in Urban Road Networks with Vision
and Lidar[J].Autonomous Robots,2009,26(2/3):103-
122.
[19] 宋凤菲.彩色图像灰度化及其效果的客观评价方法
研究[D].泉州:华侨大学,2014.
[20] 田俊康.基于深度学习的车道线检测方法研究[D].
太原:太原科技大学,2021.
[21] 王先月.基于机器视觉的自动喷涂系统设计[D].青岛:
青岛大学,2022.
[22] 魏笑.基于图像处理的车道线识别[D].大连:大连交
通大学,2020.
[23] JOSHI A,BOYAT A K,JOSHI B K.Impact of Wavelet
Transform and Median Filtering on Removal of Salt
and Pepper Noise in Digital Images[C]//Issues and
Challenges in Intelligent Computing Techniques (ICICT),
Krishna InstEngn & Technol, Ghaziabad.Piscataway:
IEEE,2014:838-843.
[24] QATAWNEH M,MASSAD Y,MUSADDAQ M,et al.A
Uniform Noise Median Filter Based on a New Type of
Filtering Window[J].International Information Institute (Tokyo).Information,2012,15(2):699.
[25] 熊晶晶,杨雪,苏静,等.基于双边滤波的织物润湿区域
有效提取[J].上海纺织科技,2021,49(11):41-45.
[26] KOPPARAPU S.K,SATISH M.Identifying Optimal
Gaussian Filter for Gaussian Noise Removal[C]//Third
IEEE National Conference on NCVPRIPG.Piscataway:IEEE,2011:126-129.
[27] 王芳佳.基于机器视觉的汽车驾驶疲劳识别方法研
究[D].重庆:重庆大学,2021.
[28] 袁春兰,熊宗龙,周雪花,等.基于 Sobel 算子的图像边
缘检测研究[J].激光与红外,2009,39(1):85-87.
[29] CANNY J.A Computational Approach to Edge Detection[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence,1986,8(6):679-698.
[30] 车畅,兰文宝.Canny 算法和中值滤波法的红外全景
图像拼接[J].激光杂志,2020,41(5):109-113.
[31] LAAROUSSI S,BAATAOUI A,HALLI A,et al.A Dynamic Mosaicking Method for Finding an Optimal
Seamline with Canny Edge Detector[J].Procedia Computer Science,2019,148:618-626.
[32] 张常彪.复杂环境下的车道线检测算法研究[D].桂林:
桂林电子科技大学,2018.
[33] 翁佳昊.基于深度学习的车道线检测方法研究[D].
扬州:扬州大学,2022.
[34] JU C G,WANG G D.Human Instance Segmentation[J].
Digital TV and Wireless Multimedia Communication,
2021,1390:41-51.
[35] LIN F,LI B,ZHOU W G,et al.Single-stage Instance
Segmentation[J].ACM Transactions on Multimedia
Computing,Communications, and Applications,2020,
16(3):1-19.
[36] 刘泽凌.基于卷积神经网络的车道线检测与车道保
持控制研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2021.
[37] FAN C,SONG Y P,JIAO Y J.Multi-lane Detection
Based on Deep Convolutional Neural Network[J].
IEEE Access,2019,7:50833-150841.
[38] CAO J W,SONG C X,SONG S X,et al. Lane Detection
Algorithm for Intelligent Vehicles in Complex Road
Conditions and Dynamic Environments[J].Sensors,
2019,19(14):3166.
[39] HUVAL B,WANG T,TANDON S,et al.An Empirical
Evaluation of Deep Learning on Highway Driving [J].
Computer Science,2015,29(4):691-702.
[40] 景辉.基于卷积神经网络的全距车道线检测算法研
究[D].北京:北京交通大学,2018.
[41] TABELINI L,BERRIEL R,PAIXAO T M,et al.Poly
LaneNet:Lane Estimation via Deep Polynomial Regression[J].ArXiv Preprint ArXiv:2021:9412265.
[42] 赵紫霞.基于卷积神经网络的车道线检测技术研究
[D].北京:北京交通大学,2020.
[43] 袁枫.基于卷积神经网络的车道线检测算法研究[D].
北京:北京交通大学,2019. |
