检索结果-南通市图书馆

工业控制计算机 2008年第4期21卷 54-55,57页

作者：赵俊梅张利平中北大学信息与通信工程学院山西太原030051

在智能车辆的道路检测中,非结构化道路检测的研究处于初级阶段。针对非结构化道路,提出了基于区域生长和边缘检测相结合的检测算法,同时利用数学形态学进行修正,并讨论了对道路的感兴趣区域跟踪。

关键词：非结构化道路区域生长边缘检测数学形态学

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基于最大熵和边缘信息的非结构化道路检测

电子科技 2020年第1期33卷 23-28页

作者：王翔张娟方志军上海工程技术大学电子电气工程学院

针对非结构化道路因场景干扰因素多而难以准确检测的问题,文中提出了一种基于最大熵和边缘信息相结合的非结构化道路检测算法。根据熵值大的地方,图像灰度相对较均匀;熵值小的地方,图像灰度离散性较大的特性,采用二维最大熵做道路初分... 详细信息

针对非结构化道路因场景干扰因素多而难以准确检测的问题,文中提出了一种基于最大熵和边缘信息相结合的非结构化道路检测算法。根据熵值大的地方,图像灰度相对较均匀;熵值小的地方,图像灰度离散性较大的特性,采用二维最大熵做道路初分割。同时,结合道路边缘信息解决道路检测因光照不均、阴影和水迹等因素干扰而导致道路检测不准确的问题。实验结果表明,该算法能够准确检测出光照、阴影、水迹的路面,并且不受道路类型的影响,满足实时性要求。

关键词：非结构化道路二维最大熵边缘检测形态学滤波道路分割随机一致性算法

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基于局部纹理方向的非结构化道路消失点检测

浙江科技学院学报 2021年第1期33卷 46-51页

作者：曹江华侯北平 Wesley Kenniard Takudzwa Gwatidzo 崔志鹏浙江科技学院自动化与电气工程学院杭州310023

针对现有道路消失点检测方法存在的计算复杂度高、精确度低等问题,提出了一种新的非结构化道路消失点检测方法。首先采用Gabor滤波器计算每个像素点的局部纹理方向,然后根据纹理方向的置信区间筛选有效投票点,并通过一种基于距离加权的... 详细信息

针对现有道路消失点检测方法存在的计算复杂度高、精确度低等问题,提出了一种新的非结构化道路消失点检测方法。首先采用Gabor滤波器计算每个像素点的局部纹理方向,然后根据纹理方向的置信区间筛选有效投票点,并通过一种基于距离加权的局部软投票方法进行道路消失点投票,最后选择获得最高票值的像素点作为非结构化道路的消失点。试验结果表明,本方法有效降低了计算的复杂度,提高了检测的精确度和速度,其精确度相对于经典的Kong等的算法和Moghadam等的算法分别提高了29%和10%。本算法可以在多种复杂环境下快速准确地检测出道路消失点的位置,因而对实际工程有一定的参考价值。

关键词：消失点检测非结构化道路局部纹理方向 Gabor滤波器局部软投票

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基于多算法融合的复杂非结构化道路识别

数字制造科学 2017年第4期 141-146页

作者：黄妙华黎洲吴益鹏武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室湖北武汉430070 武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心湖北武汉430070

为了实现非结构化道路的识别,提出了一种基于多算法融合的非结构化道路识别算法。根据非结构化道路在单目摄像机拍摄情况下所形成的特点,在传统Gabor变换纹理特征提取算法的基础之上对该算法进行改进优化,使得特征提取效果大大提升;随后... 详细信息

为了实现非结构化道路的识别,提出了一种基于多算法融合的非结构化道路识别算法。根据非结构化道路在单目摄像机拍摄情况下所形成的特点,在传统Gabor变换纹理特征提取算法的基础之上对该算法进行改进优化,使得特征提取效果大大提升;随后用Otsu算法对其分割,经过必要的形态学处理之后采用一种新的道路边缘检测方式对道路边缘进行检测,对检测到的边缘点采用随机抽样一致性算法(Ransac)进行道路边线拟合。结果表明,该算法对道路两旁有静止车辆、具有阴影的路面具有很好的识别效果。

关键词：纹理特征非结构化道路多算法融合 Gabor变换 Otsu算法 Ransac算法

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基于二维熵与自适应模板的非结构化道路检测

电子设计工程 2019年第5期27卷 10-15页

作者：牛牧原张春阳林晓程远燊河南科技大学电气工程学院河南洛阳471023 河南科技大学军工研究院河南洛阳471023

针对非结构化道路存在阴影、积水、结构多变等干扰,传统检测算法鲁棒性与实时性不高的问题,本文采用二维熵分割与自适应模板相结合的非结构道路检测算法。在二维最大熵分割基础上,引入自适应模板进行特征提取。采用SVM分类器,优化分割... 详细信息

针对非结构化道路存在阴影、积水、结构多变等干扰,传统检测算法鲁棒性与实时性不高的问题,本文采用二维熵分割与自适应模板相结合的非结构道路检测算法。在二维最大熵分割基础上,引入自适应模板进行特征提取。采用SVM分类器,优化分割效果。考虑边界区域特征,利用改进分块算法,快速提取边界点。采用改进的随机最小二乘法拟合曲线,降低干扰点影响。实验结果表明,与两种传统方法相比,在5类场景下,平均准确率分别提高19.3%和5.3%,具有较强的鲁棒性与精确度。

关键词：非结构化道路二维最大熵分割自适应模板 SVM分类器

基于多线激光雷达的非结构化道路感知技术研究

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车辆与动力技术 2017年第3期 8-14页

作者：李宁郭江华蓝伟中国北方车辆研究所北京100072

为解决无人平台在越野条件下能够感知识别非结构化道路的问题,采用基于多线激光雷达的测距传感器检测技术,通过对激光点云数据做栅格化处理,并进行距地高度、高度差和梯度差等特征统计及聚类分析、目标跟踪,实现了对道路可通行区域、障... 详细信息

为解决无人平台在越野条件下能够感知识别非结构化道路的问题,采用基于多线激光雷达的测距传感器检测技术,通过对激光点云数据做栅格化处理,并进行距地高度、高度差和梯度差等特征统计及聚类分析、目标跟踪,实现了对道路可通行区域、障碍物、坡道和动态车辆等的检测.结果表明,相比于相机,采用基于多线激光雷达的三维测距传感器检测技术,可以更直接地获取障碍物分布的位置信息,能够为无人平台的自主导航提供局部栅格地图.

关键词：非结构化道路障碍物检测环境感知多线激光雷达栅格地图

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基于BP神经网络的非结构化道路识别

机械工程与自动化 2014年第3期 178-180页

作者：吕艳鹏潘玉田中北大学机电工程学院山西太原030051

基于BP神经网络,针对非结构化道路的彩色图片,利用熵、对比度等纹理特征值作为BP神经网络的输入层,设隐层有12个节点,输出层有1个节点,进行网络训练。完成网络训练之后,可以得到网络的阀值,然后将图片中的每一个20×20小块的纹理特征值... 详细信息

基于BP神经网络,针对非结构化道路的彩色图片,利用熵、对比度等纹理特征值作为BP神经网络的输入层,设隐层有12个节点,输出层有1个节点,进行网络训练。完成网络训练之后,可以得到网络的阀值,然后将图片中的每一个20×20小块的纹理特征值输入BP神经网络的输入层,经过运算判断小块是否为道路部分,直至完成整个图片的判别。

关键词：非结构化道路 BP神经网络纹理特征网络训练

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基于支持向量机的非结构化道路检测

科学技术与工程 2011年第36期11卷 9106-9109页

作者：王晓彬马戎付维平西北工业大学自动化学院西安710072 西安辰飞电气有限公司西安710077

机器视觉检测非结构化道路边缘的难点在于路面像素与非路面像素特征差异复杂。使用支持向量机分类算法实现了非结构化道路的边缘检测。算法引入感兴趣区域来消除环境噪声,并通过交叉验证方法优化了算法参数。最后在支持向量机的分类结... 详细信息

机器视觉检测非结构化道路边缘的难点在于路面像素与非路面像素特征差异复杂。使用支持向量机分类算法实现了非结构化道路的边缘检测。算法引入感兴趣区域来消除环境噪声,并通过交叉验证方法优化了算法参数。最后在支持向量机的分类结果上使用霍夫变换提取道路边缘。Matlab实验证明算法具有很好的准确性和鲁棒性。

关键词：支持向量机非结构化道路感兴趣区域霍夫变换

基于彩色图像信息提取的非结构化道路检测算法

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软件导刊 2008年第7期7卷 60-62页

作者：倪敏李大杰九江学院信息学院江西九江330098 重庆大学重庆400000

非结构化道路的识别一直是道路检测算法中的难点。基于非结构化道路中道路区域的颜色渐变或者是不变的基本假设,介绍了一种基于颜色空间的自适应颜色阈值分割算法,并利用形态学滤波及连通性测试的后续处理,较好地标识出非结构化道路的... 详细信息

非结构化道路的识别一直是道路检测算法中的难点。基于非结构化道路中道路区域的颜色渐变或者是不变的基本假设,介绍了一种基于颜色空间的自适应颜色阈值分割算法,并利用形态学滤波及连通性测试的后续处理,较好地标识出非结构化道路的路面区域。算法解决了光照不均、大面积水渍等干扰带来的强烈影响。

关键词：彩色图像颜色空间非结构化道路

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基于特征模型的非结构化道路跟踪算法研究

微型机与应用 2012年第17期31卷 46-50页

作者：胡旭刘满禄张华桑瑞娟丁华建西南科技大学机器人技术及应用四川省重点实验室四川绵阳621010

鉴于室外自主移动机器人视觉导航的应用需求,提出一种提高非结构化道路跟踪准确性和鲁棒性的算法。首先,利用局部二值模式LBP的纹理特征和颜色特征建立道路区域的H-S-LBP特征模型,利用特征模型对视频序列图像进行反向投影,将图像分割为... 详细信息

鉴于室外自主移动机器人视觉导航的应用需求,提出一种提高非结构化道路跟踪准确性和鲁棒性的算法。首先,利用局部二值模式LBP的纹理特征和颜色特征建立道路区域的H-S-LBP特征模型,利用特征模型对视频序列图像进行反向投影,将图像分割为道路区域和背景区域。同时,采用卡尔曼滤波器更新道路特征模型。通过反向投影与特征模型更新的交替完成,实现非结构化道路跟踪。实际应用表明,提出的算法能够准确跟踪视频图像中道路区域,对复杂多变的室外环境适应性较强,道路边缘处区分度较高,满足实时性要求。

关键词：非结构化道路局部二值模式 HSV颜色空间反向投影道路跟踪