Vision-Based Lane Departure Detection Using a Stacked Sparse Autoencoder
المؤلفون المشاركون
Wang, Zengcai
Zhang, Guoxin
Zhao, Lei
Wang, Xiaojin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-09-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a lane departure detection approach that utilizes a stacked sparse autoencoder (SSAE) for vehicles driving on motorways or similar roads.
Image preprocessing techniques are successfully executed in the initialization procedure to obtain robust region-of-interest extraction parts.
Lane detection operations based on Hough transform with a polar angle constraint and a matching algorithm are then implemented for two-lane boundary extraction.
The slopes and intercepts of lines are obtained by converting the two lanes from polar to Cartesian space.
Lateral offsets are also computed as an important step of feature extraction in the image pixel coordinate without any intrinsic or extrinsic camera parameter.
Subsequently, a softmax classifier is designed with the proposed SSAE.
The slopes and intercepts of lines and lateral offsets are the feature inputs.
A greedy, layer-wise method is employed based on the inputs to pretrain the weights of the entire deep network.
Fine-tuning is conducted to determine the global optimal parameters by simultaneously altering all layer parameters.
The outputs are three detection labels.
Experimental results indicate that the proposed approach can detect lane departure robustly with a high detection rate.
The efficiency of the proposed method is demonstrated on several real images.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Zengcai& Wang, Xiaojin& Zhao, Lei& Zhang, Guoxin. 2018. Vision-Based Lane Departure Detection Using a Stacked Sparse Autoencoder. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209847
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Zengcai…[et al.]. Vision-Based Lane Departure Detection Using a Stacked Sparse Autoencoder. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209847
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Zengcai& Wang, Xiaojin& Zhao, Lei& Zhang, Guoxin. Vision-Based Lane Departure Detection Using a Stacked Sparse Autoencoder. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209847
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209847
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر