基于图割的车道自动提取实验方案设计

摘要：

从监控视频中提取车道,在城市规划、道路安全等方面发挥着重要作用.受限于大样本集训练,深度学习方法对未经训练的数据提取精度不高.Graph-Cut(图割)算法具有较好的车道分割效果,但需手动指定车道和背景区域.针对上述问题,设计了无须手工干预的车道提取实验方案:①利用YOLOv5检测视频中的车辆,得到它们在每帧的坐标信息;②将坐标信息拟合成运动轨迹,用来初始化图割算法;③基于图割算法指定车道和背景区域,实现车道区域的自动提取.多场景实验结果表明,该方案可有效地自动提取出场景中的车道区域.

关键词：车辆检测、轨迹信息、图割、车道自动提取

所属期刊栏目：39

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金ZR2019JQ21

在线出版日期：2022-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：70-75