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Vanishing point detection for self-driving car using harmony search algorithm

机译:使用和谐搜索算法的自动驾驶汽车消失点检测

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摘要

Self-driving or autonomous vehicles require an ability to detect road lanes. In order to do so, a vanishing point should be first detected because the vanishing point exists on the extended lines of road lanes. For detecting the vanishing point, a random sample consensus (RANSAC) algorithm has been generally utilized. However, the performance of RANSAC is sometimes not so good but fluctuated. Thus, this study proposes a new approach to estimate the vanishing point using a harmony search (HS) algorithm. Results show that HS stably estimates vanishing points with respect to statistics when compared with RANSAC. We hope this model to be utilized in self-driving car in the future.
机译:自动驾驶或自主车辆需要检测道路车道的能力。 为此,应首先检测消失点,因为在公路车道的延伸线上存在消失点。 为了检测消失点,通常使用随机样本共识(RANSAC)算法。 然而,Ransac的表现有时不太好,但波动。 因此,本研究提出了一种使用和声搜索(HS)算法来估计消失点的新方法。 结果表明,与RANSAC相比,HS稳定地估计关于统计数据的消失点。 我们希望将来可以在自动驾驶汽车中使用这种模式。

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