《表2 本文算法在Caltech-lanes数据集上的实验结果》

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《Haar特征耦合级联分类器的车道线检测算法》

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本文在Caltech-lanes数据集上进行了实验。该数据集主要分成Cordova和Washington两种城市街道的场景。这两种场景的区别主要是Cordova是向阳的场景，而Washington是背光的场景较多。总共是标记好的1224帧的数据，含有4172条车道线，其中在当前车道内，含有的两条车道线的是2026条车道线。本文算法只对当前车道进行处理。统计的结果见表2。从表2中可以看出本文算法在Caltechlanes数据集上能够取得较高的性能。在统计的1224帧图像中，平均检出率是97.1%，平均漏检率是2.9%，准确率是96.5%，误检率是3.5%，处理时间是42fps。