1、“.....比较常用的方法主要有基于阈值的算法，区域生长法，以及算法等。而其中大时的图像分割阈值。最后通过具体的实例验证，结果表明该算法能有效地对道路图像进行分割，且相比于传统的算法，运行时间大大减少，具有更加广泛的工程适用面。基于的图像分割方法在车道线检测中的应用论文原稿。关键词视觉导航道路图像分割算法基于的图像分割方法在车道线检测中的应用论文原稿搜索能力，求出类间方差最大时的图像分割阈值。最后通过具体的实例验证，结果表明该算法能有效地对道路图像进行分割，且相比于传统的算法，运行时间大大减少，具有更加广泛的工程适用面......”。

2、“.....具体过程如下设幅图图像处理算法予以识别。目前，基于图像分割的道路检测技术已成为了研究热点，比较常用的方法主要有基于阈值的算法，区域生长法，以及算法等。而其中又以基于阈值算法鲁棒性较高，应用面最广，但是算法存在着计算量较大，运算效率不高的缺点。本文针遗传运算，这样代代地进行，每代所得到的适应值都不相同，新代中的染色体得到的适应值较高，因此，其解也更逼近于最大的值。关键词视觉导航道路图像分割算法算法最优阈值中图分类号文献标识码文章编号基于视觉的道路检测技术是无人驾驶系统和机器人视觉导航中的关键技术，初始化种群......”。

3、“.....如果初始化种群选取过偏，则将造成最优解收敛慢计算时间长的缺点。因此，初始化种群也可凭道路图像的灰度图进行预估，确定组染色体确定与计算适应度函数值。由算法原理可知，该方法为分割阈值方法，则可设定每个灰度值的最大类间方差作遗传算法工具箱及应用西安西安电子科技大学出版社，。基于的道路图像分割算法的设计由节可知，算法必须对所有的灰度值进行类间方差计算，比较出最大的类间方差，才能有效的将图像进行分割，所以算法计算量非常大，运行效率不高。而算法能非线性快速查够克服目前常用的算法运算量大，运行效率不高的缺点......”。

4、“.....实际工程适用面更加广泛。参考文献陶丽媛基于动态图像的道路检测技术的研究哈尔滨哈尔滨理工大学，金立生，王荣本，高龙，郭烈基于区域生长的智能车辆阴影路径图像分割方法法对比将算法与传统的算法分別在平台上对样本图像进行图像分割，统计算法运行时间如表所示。由表可知，算法在保障了图像分割效果的基础上，比传统的算法运行时间少了半以上，大大提高了算法的运算速度。则说明算法比传染色体。基于的道路图像分割算法流程如图所示。应用实例仿真过程与结果本文应用实例中样本数据为实路采集的两幅道路图像，如图所示。算法的运行参数主要有个体编码串长度......”。

5、“.....这些参数对遗传算法的运行效率和计算结果影响较大。根据基于的图像分割方法在车道线检测中的应用论文原稿找最优解及最大类间方差。优化算法的步骤如下首先对实现解空间的数值编码。将所采集到的道路图像转化为灰度图，由于灰度图由区域的灰度值组成，正好对应着个位进制，所以使用个位进制数作为个染色体。基于的图像分割方法在车道线检测中的应用论文原稿。，祝诗平，王鸣，张小超，等基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法农来机械学报，孙志田，张建梅，闫常丽基于遗传算法公交线路网优化模型仿真研究计算机仿真，雷英杰，张善文，李续武种子，进行遗传运算，这样代代地进行......”。

6、“.....新代中的染色体得到的适应值较高，因此，其解也更逼近于最大的值。基于的道路图像分割算法的设计由节可知，算法必须对所有的灰度值进行类间方差计算，比较出最大的类间方差，才能有效的将图像进行吉林大学学报，王敏杰基于视觉的道路检测技术研究北京北京交通大学，郝文化，田蕾，董秀芳图形图像处理应用教程北京中国水利水电出版社，的算法能够更加快速准确地适应于实际道路分割问题之中。结语对于道路图像分割问题，本文在目前有关研究的基础上，将传统的图像分割技术与现代智能理论相结合，采用算法优化传统的算法，设计了种基于的道路图像分割算法。通过具体应用实例可知......”。

7、“.....群体规模为，交叉概率为，变异概率为。经过算法次迭代计算后，图为样本最佳适应度变化曲线与每代最佳值进化曲线。通过算法得到最终的道路分割效果如图所示，得到的分割阈值分别为和，由此可知，算法能准确有效地将道路与背景分割出来。算分割，所以算法计算量非常大，运行效率不高。而算法能非线性快速查找最优解及最大类间方差。优化算法的步骤如下首先对实现解空间的数值编码。将所采集到的道路图像转化为灰度图，由于灰度图由区域的灰度值组成，正好对应着个位进制，所以使用个位进制数作为个基于的图像分割方法在车道线检测中的应用论文原稿大类间方差作为染色体的评价函数......”。

8、“.....对于所得出的适应值，求出每个染色体的选择概率及累计概率，并产生多个随机数。选择出随机概率对应的染色体作为遗传运算的组种子，其中适应值大的被选取的可能性大，而适应值小的被选取的机会少。被选中的染色体作为遗传又以基于阈值算法鲁棒性较高，应用面最广，但是算法存在着计算量较大，运算效率不高的缺点。本文针对于目前常用的算法的缺点，提出种基于的道路图像分割算法，该方法引入算法对算法进行优化，大大减少了算法的计算量，提高了算算法最优阈值中图分类号文献标识码文章编号基于视觉的道路检测技术是无人驾驶系统和机器人视觉导航中的关键技术......”。

9、“.....近些年来，国内外学者已从多个角度对基于视觉的道路检测技术进行广泛的研究。研究表明，由于实际道路环境的具有不可预测的复杂的灰度值为个，灰度值为的像素数为，则总的像素个数为计算得到各灰度值的概率为在范围内改变值，求，使得，然后以为阈值分割图像，即可得到最佳的分割效果。该算法在传统的算法理论的基础上，采用算法优化算法，利用算法的非线性随机搜索能力，求出类间方差最对于目前常用的算法的缺点，提出种基于的道路图像分割算法，该方法引入算法对算法进行优化，大大减少了算法的计算量，提高了算法的运算效率。该算法在传统的算法理论的基础上......”。