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LANE DETECTION USING SUPPORT VECTOR MACHINES

机译:使用支持向量机进行车道检测

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摘要

Understanding lane is an essential step to provide morernrealistic information for video-based navigation systems.rnIn this paper, we present a novel idea to understand lanernfrom a live video captured in a moving vehicle. Morernspecifically, 1) lane markings are extracted first. Then, 2)rncolor information of lane markings are fed into supportrnvector machines to decide if it is yellow lane or not. Byrncombining information from database, it is possible torndecide if we are in the leftmost, middle, or the rightmostrnlane, which allows us to provide more realistic navigationrninformation to drivers. Exhaustive simulation results arernprovided to show the robustness of the proposed idea.
机译:了解车道是为基于视频的导航系统提供更真实信息的必不可少的步骤。在本文中,我们提出了一种新颖的想法,可以从在移动车辆中捕获的实时视频来了解车道。更具体地说,1)首先提取车道标记。然后,将2)车道标记的颜色信息输入到支持向量机中,以确定它是否为黄色车道。通过组合数据库中的信息,可以确定我们位于最左边,中间还是最右边,这可以使我们向驾驶员提供更真实的导航信息。提供了详尽的仿真结果以显示所提出思想的鲁棒性。

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