Most of the lane detection algorith

Most of the lane detection algorithms are edge-based and relied on thresholding of the image intensity. The intensity information is utilized to detect potential lane edges, followed by a perceptual grouping of the edge points to detect the lane markers of interest. In many road scenes, it isn't possible to select a threshold which eliminates noise edges without eliminating the lane edge points of interest under various light conditions [17],

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนใหญ่อัลกอริทึมการตรวจจับเลนจะพึ่ง thresholding ของความเข้มของภาพ และ ตามขอบ ข้อมูลความเข้มที่จะใช้ในการตรวจสอบศักยภาพเลนขอบ ตาม ด้วยการจัดกลุ่มรับรู้จุดขอบการตรวจสอบเครื่องหมายเลนน่าสนใจ ในฉากที่ถนนมาก คุณไม่สามารถเลือกเกณฑ์ซึ่งช่วยลดเสียงรบกวนขอบ โดยกำจัดจุดขอบเลนที่น่าสนใจภายใต้สภาพแสงต่าง ๆ [17],

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนใหญ่ของขั้นตอนวิธีการตรวจหาช่องทางที่มีขอบที่ใช้และอาศัยการกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำของความเข้มของภาพ ข้อมูลความรุนแรงถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบขอบเลนที่อาจเกิดขึ้นตามมาด้วยการจัดกลุ่มการรับรู้ของจุดขอบในการตรวจสอบเครื่องหมายเลนที่น่าสนใจ ในฉากถนนจำนวนมากก็เป็นไปไม่ได้ที่จะเลือกเกณฑ์ที่ช่วยขจัดเสียงรบกวนขอบโดยไม่ต้องขจัดจุดขอบเลนที่น่าสนใจภายใต้สภาพแสงต่างๆ [17] ที่