一种面向非结构化道路的点云语义分割方法 被引量：2

1

作者 王章宇 陈阳 +3 位作者 周彬 王杰 段星集 赵忠山 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期457-465,共9页

针对以露天矿区为代表的非结构化道路场景环境恶劣、道路边界模糊、障碍物尺寸差异较大等问题,提出一种面向非结构化道路的点云语义分割方法,包括预处理、特征提取网络及逆处理3部分。其中,预处理通过坐标转换将三维点云映射到二维Range... 针对以露天矿区为代表的非结构化道路场景环境恶劣、道路边界模糊、障碍物尺寸差异较大等问题,提出一种面向非结构化道路的点云语义分割方法,包括预处理、特征提取网络及逆处理3部分。其中,预处理通过坐标转换将三维点云映射到二维Range View(RV)图上,以提高网络推理速度;特征提取网络包括卷积注意力模块及多尺度残差模块,卷积注意力模块用于细化分割边界,解决道路边界模糊问题,多尺度残差模块使用大卷积核扩大感受野并融合上下采样特征,以适应非结构化道路环境下障碍物尺寸变化较大的问题;逆处理通过K最邻近(KNN)算法修正语义标签并将点云映射回三维空间。在典型非结构化道路露天矿区数据集上对所提方法进行测试,平均交并比达到85.1%,推理速度达到6.423 ms,与主流的基于球面投影的语义分割网络相比整体精度提升了3%,此外,所提方法在非结构化道路场景下进行了实际应用。 展开更多

关键词 三维点云 语义分割 非结构化道路 深度学习 注意力机制

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基于改进DeepLabV3+的非结构化道路可行驶区域检测

2

作者 段小勇 何超 刘学渊 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期271-278,共8页

为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设... 为实现非结构化林间道路可行驶区域的快速准确识别,针对林间道路边界不明显、道路形状不规范以及道路覆盖等问题,提出一种基于改进DeepLabV3+的林地非结构化道路分割模型。使用MobileNetV3网络代替传统DeepLabV3+主干网络以实现轻量化设计,使图像分割速度及实时性显著提升;在主干网络解码器部分引入CBAM注意力机制,通过对ASPP模块参数调整,增强对非结构化道路在边界区域的特征提取与识别;采用融合损失函数,提高模型收敛速率及准确度,避免模型在复杂环境下出现错误检测区域。结果表明,改进后的DeepLabV3+检测平均帧数提升26.69帧/s,较原模型检测速率提升约54%,检测准确率提升至91.26%,同时,在强光、逆光以及路面积水等多种情况下均未出现漏检、误检和边界分割不清晰等现象,为非结构化道路自动驾驶提供技术参考。 展开更多

关键词 非结构化道路 语义分割 DeepLabV3+ 注意力机制 损失函数

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基于地面点云分割的露天矿山非结构化道路边界检测方法

3

作者 李得清 苏文中 《金属矿山》 北大核心 2025年第3期189-195,共7页

矿用车辆在露天矿山道路上运行时,行驶前方受到灰尘、煤尘等干扰,极大影响了宽体车对道路边界等信息的感知,给智能矿山建设带来了严峻挑战。道路边界检测是宽体车安全运行的关键技术之一,获取道路边界信息可用于辅助宽体车的感知、规划... 矿用车辆在露天矿山道路上运行时,行驶前方受到灰尘、煤尘等干扰,极大影响了宽体车对道路边界等信息的感知,给智能矿山建设带来了严峻挑战。道路边界检测是宽体车安全运行的关键技术之一,获取道路边界信息可用于辅助宽体车的感知、规划和定位。针对灰尘、煤尘影响等问题,提出了一种基于点云分割的露天矿山非结构化道路边界检测方法。首先利用主成分分析法降维,用二次滤波优化点云数据;再通过扇环栅格化简化点云、基于法向量的地面点分割、基于区域增长的扇环邻域平面拟合、RANSAC算法优化地平面,对优化的平面进行水平校准,进一步对道路边界与路面形成的高度差进行特征提取;最后根据高度差和路沿、激光雷达及其雷达投影点构成的角度提取边界特征,采用最小二乘法拟合边界,从而提取出露天矿非结构化道路边界。在大南湖二号露天煤矿进行了道路边界检测试验,结果表明:所提方法有效实现了矿山道路边界检测,生成的接近实际路况的道路边界满足了车辆运行的实时性要求,为露天矿无人驾驶提供了技术支撑。 展开更多

关键词 道路边界检测 地面分割 非结构化道路 二次滤波 RANSAC 算法

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基于露天矿三维点云的非结构化道路语义分割方法 被引量：2

4

作者 卢才武 薛佳楠 +4 位作者 李萌 鄢盛钰 章赛 江松 何润丰 《煤炭学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期1295-1309,共15页

近年来在矿山智能化相关举措的逐步实施下,矿山行业朝着智能化、无人化方向发展。无人驾驶技术是当前露天矿智能化运输作业系统的重要组成部分,通过场景重建和识别获得准确的场景几何信息,是无人运输车辆应用于露天矿作业生产的先决条... 近年来在矿山智能化相关举措的逐步实施下,矿山行业朝着智能化、无人化方向发展。无人驾驶技术是当前露天矿智能化运输作业系统的重要组成部分,通过场景重建和识别获得准确的场景几何信息,是无人运输车辆应用于露天矿作业生产的先决条件。三维点云数据可以准确实现三维场景重建,而点云语义分割能够有效提取驾驶场景中道路环境的三维特征信息,实现无人驾驶对行驶环境区域的准确识别。相比城市结构化道路,露天矿场景下非结构化道路具有道路与地形边界特征模糊、无明显道路边沿、空间三维坐标跨度大等特点。为解决目前公开的非结构化道路数据集规模较少、样本分布不均匀以及主流点云语义分割算法对非结构化道路分割精度较低的问题,通过三维点云重建构造露天矿点云数据集,以及优化改进PointNet++算法,提出了一种适用于露天矿场景下非结构化道路的语义分割方法。基于SFM和MVS算法对采集到的多视点图像进行稠密点云重建,同时优化改进PointNet++,引入MLP、通道注意力机制以及基于点注意力的自注意力机制,设计了露天矿非结构化道路点云语义分割模型。为验证该方法的有效性,依据S3DIS数据集格式进行转换、划分并数据增强构建了2641组samples露天矿点云数据。通过模型训练的实验结果表明:改进后的算法进行分割测试比PointNet++的mIoU提升了4.9%,且分割性能良好。对比其他点云分割网络,该网络模型更适用于露天矿场景下的非结构化道路,能够满足矿区运输无人车对于可行域的行驶要求,为无人驾驶后续的决策与规划提供准确的三维环境信息。 展开更多

关键词 露天矿 智能开采 非结构化道路 三维点云 点云语义分割

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点云空间与反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测 被引量：2

5

作者 周越洋 徐江 +1 位作者 钟珊 龚声蓉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期847-854,共8页

可行驶区域检测旨在检测和提取智能车辆在道路上可行进的区域,目前主流的检测方法主要基于三维激光雷达的空间特征实现,难以处理路面边缘无清晰空间特征的非结构化道路.为此,本文提出了一种基于点云空间和反射强度融合的非结构化道路可... 可行驶区域检测旨在检测和提取智能车辆在道路上可行进的区域,目前主流的检测方法主要基于三维激光雷达的空间特征实现,难以处理路面边缘无清晰空间特征的非结构化道路.为此,本文提出了一种基于点云空间和反射强度融合的非结构化道路可行驶区域检测方法.首先,通过融合反射强度因子改进了基于空间特征的柱坐标系检测模型;然后,使用强度和降维空间检测对检测精度较低的环形检测模型进行优化,并将其与柱坐标系检测模型联合使用以提高方法检测准确率;最后,在自录实际道路数据集上进行对比实验.实验结果表明本文方法显著提高了非结构化道路可行驶区域检测的成功率与精确率,在结构化道路上也具有良好效果. 展开更多

关键词 智能驾驶 非结构化道路 三维激光雷达 反射强度 空间分布 区域检测

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改进SOLOv2的非结构化道路图像实例分割 被引量：2

6

作者 宋亮 谷玉海 黄佳伟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第3期133-139,共7页

针对非结构化道路图像中多个目标重叠且间尺度差异较大等,容易漏检或错检,分割精度不佳等问题。提出一种改进的SOLOv2实例分割算法。首先在特征金字塔结构添加自底而上增强路径以减少特征传递过程的损失,其次使用双重注意力指导特征选择... 针对非结构化道路图像中多个目标重叠且间尺度差异较大等,容易漏检或错检,分割精度不佳等问题。提出一种改进的SOLOv2实例分割算法。首先在特征金字塔结构添加自底而上增强路径以减少特征传递过程的损失,其次使用双重注意力指导特征选择,自适应地选择重要特征,抑制冗余信息,提升细节特征的提取能力,增强类别分支和掩膜分支的特征表示,进而提高掩膜预测的准确率。此外,对非结构化道路图像数据集进行预处理操作,提高模型的泛化能力。实验结果表明,本方法对实例边界把控更为精准,对比SOLOv2和Mask-RCNN平均精度分别提高2.0%、2.2%,检测帧率提高到6.1帧/s,在不同环境下均具有良好的分割性能。 展开更多

关键词 实例分割 非结构化道路 注意力机制 深度学习

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基于本体的非结构化道路场景建模和行为决策的方法研究

7

作者 姚彬 赵盼 +1 位作者 林玲龙 杨名 《电子测量技术》 北大核心 2024年第22期111-119,共9页

本文章针对非结构化道路,自主车辆难以进行有效导航和决策规划的问题,提出了一种基于本体论进行驾驶场景建模与行为决策的方法。首先,建立了非结构化道路中各个元素的本体模型,其中利用八方位模型来描述道路场景中无人车和障碍物之间的... 本文章针对非结构化道路,自主车辆难以进行有效导航和决策规划的问题,提出了一种基于本体论进行驾驶场景建模与行为决策的方法。首先,建立了非结构化道路中各个元素的本体模型,其中利用八方位模型来描述道路场景中无人车和障碍物之间的位置关系。然后,将自主车辆中栅格地图的笛卡尔坐标系转换为Frenet坐标系,以组合弹簧模型为架构定义风险函数来评估车辆在当前场景行车的风险值。再将光电信息数据和先验驾驶知识进行融合,形成本体知识库。最后用Prolog推理机推理出最终的行为决策结果,而该结果需满足安全性和合理性评估。实验结果表明,在非结构化道路中,该方法在决策层面能给出更符合驾驶员行为的决策结果、在辅助规划路径方面也表现良好。 展开更多

关键词 无人驾驶 行为决策 本体 非结构化道路 八方位模型 组合弹簧模型

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基于DDRNet和PIDNet的实时非结构化道路可行驶区域检测

8

作者 王乡月 冯宇 +4 位作者 李胜楠 李越 润春强 黄维依 王浩然 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期190-197,共8页

在无人化军用车辆执行野外侦察、作战等任务时,细化的越野场景可行驶区域识别对路径规划起到决定性作用。针对非结构化道路特征不明显、边界模糊、没有基于地表类别的数据集和多类别实时分割计算效率低等问题,制作了包含非结构化道路、... 在无人化军用车辆执行野外侦察、作战等任务时,细化的越野场景可行驶区域识别对路径规划起到决定性作用。针对非结构化道路特征不明显、边界模糊、没有基于地表类别的数据集和多类别实时分割计算效率低等问题,制作了包含非结构化道路、半结构化道路、结构化道路的全场景地表类别数据集FRCS,提出了基于DDRNet和PIDNet的越野场景地表类别语义分割方案,实现全场景路况下的实时可行驶区域检测。实验表明,该方案不仅在非结构化道路可行驶区域检测精度与推理速度上超过了现有方法,还具有较好的泛化能力,能够适用于工程化全场景道路实时可行域检测。 展开更多

关键词 非结构化道路 可行驶区域 越野场景地表类别 DDRNet PIDNet 语义分割 注意力机制 精细分割

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基于机器视觉的非结构化道路检测与障碍物识别方法 被引量：33

9

作者 宋怀波 何东健 辛湘俊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期225-230,共6页

为了实现非结构化道路检测与障碍物的识别,提出了一种基于最小错误率贝叶斯决策与Hough变换相结合的非结构化道路检测与障碍物识别算法。算法首先将Otsu多阈值理论引入到最小错误率贝叶斯决策中并进行图像分割,然后利用Hough变换进行道... 为了实现非结构化道路检测与障碍物的识别,提出了一种基于最小错误率贝叶斯决策与Hough变换相结合的非结构化道路检测与障碍物识别算法。算法首先将Otsu多阈值理论引入到最小错误率贝叶斯决策中并进行图像分割,然后利用Hough变换进行道路检测、提取出纯路面区域并再次进行路面分割,最后根据分割结果进行路面障碍物定位。结果表明,该算法能够有效实现非结构化道路的检测与障碍物的识别,在光影、照度变化、水渍等不利因素影响较小的情况下,具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 车辆 导航 非结构化道路 贝叶斯决策 HOUGH变换 障碍物识别

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基于机器视觉的非结构化道路导航路径检测方法 被引量：17

10

作者 赵颖 孙群 +1 位作者 陈兵旗 王书茂 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期202-204,共3页

针对视觉导航智能机器人,提出了一种非结构化道路导航路径的检测方法。以道路两边缘线的中间线作为导航路径,首先使用亮度分析的方法判断图像中道路的终止位置;然后采用基于扫描线上像素分布的分割方法提取出导航路径上的候选点;最后采... 针对视觉导航智能机器人,提出了一种非结构化道路导航路径的检测方法。以道路两边缘线的中间线作为导航路径,首先使用亮度分析的方法判断图像中道路的终止位置;然后采用基于扫描线上像素分布的分割方法提取出导航路径上的候选点;最后采用基于一点的改进Hough变换方法提取导航路径的参数,进行非结构化道路的检测。经过对多幅图片的处理,证明该算法具有速度快、抗干扰能力强、准确性高等优点。 展开更多

关键词 机器视觉 非结构化道路 导航路径 改进HOUGH变换

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多层感知器自监督在线学习非结构化道路识别 被引量：12

11

作者 龚建伟 叶春兰 +1 位作者 姜岩 熊光明 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期261-266,共6页

针对智能车辆非结构化道路识别中存在的环境自适应性和在线学习算法实时性问题,提出了一种结合多线程技术和多层感知器自监督在线学习技术的道路识别算法.通过识别结果在线自动更新训练集,并利用评估函数判断是否触发重训分类器,确保当... 针对智能车辆非结构化道路识别中存在的环境自适应性和在线学习算法实时性问题,提出了一种结合多线程技术和多层感知器自监督在线学习技术的道路识别算法.通过识别结果在线自动更新训练集,并利用评估函数判断是否触发重训分类器,确保当前分类器对行驶道路环境的有效识别.同时,算法中道路图像采集、分类器训练、训练集更新、分类器识别等计算操作分别在各自线程中实现,利用信号量对数据流进行同步互斥,优化计算资源,充分利用了多层感知器分类计算快的特点,并克服其训练耗时问题.实际道路检测实验结果表明,算法具有较好的自适应性及实时性,能够满足智能车辆非结构化道路导航需求. 展开更多

关键词 智能车辆 非结构化道路识别 多层感知器 自监督在线学习 多线程

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基于自适应模板的非结构化道路检测 被引量：11

12

作者 陈清华 杨静宇 陈建亭 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1102-1107,共6页

提出一种基于自适应变形模板的非结构化道路检测算法.新模板的形状随着道路的形状改变而改变,利用新生成的模板预测下一帧图像中可能出现的道路区域和非道路区域,分别计算道路区域和非道路区域的平均向量和协方差以及每一个像素点和平... 提出一种基于自适应变形模板的非结构化道路检测算法.新模板的形状随着道路的形状改变而改变,利用新生成的模板预测下一帧图像中可能出现的道路区域和非道路区域,分别计算道路区域和非道路区域的平均向量和协方差以及每一个像素点和平均向量间的M ahalanobis距离;通过中值滤波去掉噪声点,再进行边缘跟踪计算出路边.该算法运算量小,检测速度快,基本满足实时性要求,具有良好的抗阴影的能力. 展开更多

关键词 道路检测 图像处理 变形模板 非结构化道路

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基于多模型结合优化的非结构化道路检测算法 被引量：13

13

作者 刘媛 宋晓琳 张伟伟 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期157-162,共6页

非结构化道路检测一直是道路检测算法中的难点.提出一种基于彩色混合高斯模型与抛物线模型相结合的优化的非结构化道路检测算法.首先采用中值滤波和二次采样法将待处理彩色图像由高分辨率变为低分辨率图像,并对图像进行光照补偿;然后建... 非结构化道路检测一直是道路检测算法中的难点.提出一种基于彩色混合高斯模型与抛物线模型相结合的优化的非结构化道路检测算法.首先采用中值滤波和二次采样法将待处理彩色图像由高分辨率变为低分辨率图像,并对图像进行光照补偿;然后建立基于优化聚类中心的K-means算法的混合高斯模型,通过最小二乘法求解左右道路抛物线模型参数;最后完成对道路边界线的拟合,实现其提取.实验结果表明,该算法对光照不均、阴影等影响的图像处理具有较强的抗干扰性,提高了运算速度,具有一定的鲁棒性和实时性. 展开更多

关键词 非结构化道路检测 光照补偿 彩色混合高斯模型 K—means算法 抛物线道路模型

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基于纹理特征的非结构化道路分割算法 被引量：10

14

作者 刘富 袁雨桐 李洋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A02期271-273,共3页

为了提取出智能车在视觉导航系统中可行驶的区域,提出了一种基于纹理特征的算法,用于分割出城市的非结构化道路中可行的道路区域。首先,为了提取出车道中车辙印对应的纹理特征,通过选取2个频率8个方向的Gabor模板对图像进行变换分析,得... 为了提取出智能车在视觉导航系统中可行驶的区域,提出了一种基于纹理特征的算法,用于分割出城市的非结构化道路中可行的道路区域。首先,为了提取出车道中车辙印对应的纹理特征,通过选取2个频率8个方向的Gabor模板对图像进行变换分析,得到各个像素点的纹理强度以及方向特征,利用其方向特征值对候选消失点进行投票,得票最高点即道路消失点,然后提取出有效投票区域中的直线斜率,建立通过消失点的直线方程来划分出可行的道路区域。实验结果表明,该算法在强光照以及夜间场景下可有效地分割出可行的道路区域,并且不受阴影的影响。 展开更多

关键词 纹理特征 GABOR变换 消失点 非结构化道路 道路分割

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基于PCA-SVM准则改进区域生长的非结构化道路识别 被引量：11

15

作者 王新晴 孟凡杰 +1 位作者 吕高旺 任国亭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期1782-1786,共5页

针对智能车辆在非结构化道路识别中需要采用众多的特征参数,增加了特征融合识别难度与计算复杂度,并且部分背景与道路区域存在相似性会产生道路识别的误分、误判的问题,提出了一种基于主成分分析的支持向量机(PCA-SVM)准则改进区域生长... 针对智能车辆在非结构化道路识别中需要采用众多的特征参数,增加了特征融合识别难度与计算复杂度,并且部分背景与道路区域存在相似性会产生道路识别的误分、误判的问题,提出了一种基于主成分分析的支持向量机(PCA-SVM)准则改进区域生长的非结构化道路识别算法。首先,对非结构化道路颜色、纹理等复杂特征信息进行提取,采用PCA对提取的特征信息进行降维;然后,利用降维后的主元特征对SVM进行训练后作为复杂道路单元格的分类器。利用道路位置、起始单元格等先验知识以及道路边界单元格统计特征改进区域生长方法,在单元格生长时利用分类器判别,排除误判区域。实际道路检测结果表明,所提算法具有较好的鲁棒性,能够有效识别非结构化路面区域。对比结果表明,所提算法在保证准确率的同时,将10余维复杂特征信息压缩为3维主元特征,相比传统算法可缩短计算时间一半以上。针对背景与道路相似区域造成的传统算法10%左右的误判问题,所提算法能够有效排除。在野外环境下基于视觉的局部路径规划与导航方面,所提算法为缩短识别时间、排除背景干扰提供了可行途径。 展开更多

关键词 支持向量机 主成分分析 区域生长 非结构化道路识别 智能车辆

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基于RGB熵的非结构化道路分割方法 被引量：5

16

作者 李迎春 付兴建 薛琴 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1570-1574,共5页

根据非结构化道路彩色图像中,道路通常呈现为灰色,非道路区域呈现为彩色的特征,提出一种基于RGB熵的边缘到边缘非结构化道路分割方法。计算RGB熵直方图的最小差值,选取RGB熵的阈值,初步检测出道路与非道路区域;将初步检测结果图像划分... 根据非结构化道路彩色图像中,道路通常呈现为灰色,非道路区域呈现为彩色的特征,提出一种基于RGB熵的边缘到边缘非结构化道路分割方法。计算RGB熵直方图的最小差值,选取RGB熵的阈值,初步检测出道路与非道路区域;将初步检测结果图像划分成多个方格,计算每个方格内黑白像素比例,转换成二值图像;采用轮廓跟踪法搜索道路左右边缘方格,采用边缘到边缘的方法,准确分割道路区域和非道路区域。实验结果表明,该方法能较好分割非结构化道路,抗干扰能力强,对道路形状不敏感,计算量较小,符合无人驾驶系统实时性要求。 展开更多

关键词 非结构化道路 RGB熵 直方图 边缘到边缘法 区域分割

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基于二维熵和轮廓特征的非结构化道路检测 被引量：9

17

作者 郭秋梅 黄玉清 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第7期2005-2008,共4页

针对非结构化道路场景复杂干扰因素较多、检测困难的问题,提出了一种基于轮廓特征和二维最大熵的道路检测算法。采用融合色彩特征不变量的二次二维最大熵分割算法对道路图像进行分割;利用边界跟踪算法提取分割图像的轮廓特征,根据道路... 针对非结构化道路场景复杂干扰因素较多、检测困难的问题,提出了一种基于轮廓特征和二维最大熵的道路检测算法。采用融合色彩特征不变量的二次二维最大熵分割算法对道路图像进行分割;利用边界跟踪算法提取分割图像的轮廓特征,根据道路区域的位置和几何特性选取最大轮廓;通过改进Mid-to-side算法进行边缘点搜索,用三阶道路模型重建道路边界,并对道路方向进行判断。实验结果表明,所提算法与传统算法相比,对三类不同场景下非结构化道路的检测准确率可提高25%左右,具有较强抗阴影干扰的能力,并能有效识别道路方向。 展开更多

关键词 二维最大熵 色彩特征不变量 轮廓特征 非结构化道路 道路模型

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边界与区域相融合的非结构化道路检测算法 被引量：6

18

作者 尹建新 莫路锋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第15期217-219,222,共4页

为了提高非结构化道路识别算法的有效性,提出在运用图像分类和使用归一化彩色分量进行判断的基础上,充分利用图像的边缘信息,通过将图像边界范围、边界走向趋势与区域分类的结果相融合,得到道路的边界。使用Kalman滤波器对道路进行跟踪... 为了提高非结构化道路识别算法的有效性,提出在运用图像分类和使用归一化彩色分量进行判断的基础上,充分利用图像的边缘信息,通过将图像边界范围、边界走向趋势与区域分类的结果相融合,得到道路的边界。使用Kalman滤波器对道路进行跟踪,处理了由于石阶等原因造成的路面扩大、路与非路交界区模糊难以区分和道路受阴影影响等实际情况。实验结果表明,该方法简便有效,能适应各种不同的非结构化道路,具有一定的鲁棒性。 展开更多

关键词 非结构化道路 KALMAN滤波 图像分类 归一化彩色分量

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基于机器视觉的非结构化道路检测算法研究 被引量：8

19

作者 魏武 龚树锋 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2010年第1期39-41,共3页

提出了一种提高非结构化道路边缘检测实时性和准确性的算法。该算法中首先对原始道路图像进行中值滤波,抑制随机噪声,并选择基于双峰法的多阈值Otsu方法进行图像分割,使分割效果和分割时间得到优化。通过Canny算子进行初次边缘检测,然后... 提出了一种提高非结构化道路边缘检测实时性和准确性的算法。该算法中首先对原始道路图像进行中值滤波,抑制随机噪声,并选择基于双峰法的多阈值Otsu方法进行图像分割,使分割效果和分割时间得到优化。通过Canny算子进行初次边缘检测,然后,采用数学形态学修正,从而得到完整、清晰的道路边缘图像。仿真结果表明:该非结构化道路检测方法具有良好的实时性和准确性。 展开更多

关键词 移动机器人 机器视觉 非结构化道路 边缘检测

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基于交叉视觉皮质模型的非结构化道路检测算法 被引量：4

20

作者 高庆吉 张磊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2366-2371,共6页

针对传统非结构化道路检测算法对各种复杂路面环境通用性不强且计算复杂度高的问题,提出了一种基于交叉视觉皮质模型(ICM)的道路检测算法。ICM具有接近生物视觉信息处理机制的特点,能够根据像素及其邻域的相关性动态区分目标和背景。基... 针对传统非结构化道路检测算法对各种复杂路面环境通用性不强且计算复杂度高的问题,提出了一种基于交叉视觉皮质模型(ICM)的道路检测算法。ICM具有接近生物视觉信息处理机制的特点,能够根据像素及其邻域的相关性动态区分目标和背景。基于ICM分割算法需要解决的问题是最佳分割阈值和循环迭代次数的确定,提出了采用最小交叉熵判决机制确定最佳分割阈值与循环迭代次数,从而避免了人为干预,提高了分割速度。实验结果表明,该算法不仅能够实现道路图像的精确分割,而且对一些非常规路况的适应性较强。 展开更多

关键词 非结构化道路 图像分割 交叉视觉皮质模型 最小交叉熵

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