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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
1
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。
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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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职称材料
基于感兴趣区域模型的车道线快速检测算法
被引量：
28
2
作者
钱基德
陈斌
+1 位作者
钱基业
陈刚
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期356-361,共6页
为满足智能车载视频取证设备对车辆违章行为取证时检测车道线准确性和时效性的要求,提出一种基于感兴趣区域模型的结构化道路车道线的快速检测算法。该算法首先基于结构化道路具有车道线与路面对比度高的特点,采用Soberx边缘检测算子检...
为满足智能车载视频取证设备对车辆违章行为取证时检测车道线准确性和时效性的要求,提出一种基于感兴趣区域模型的结构化道路车道线的快速检测算法。该算法首先基于结构化道路具有车道线与路面对比度高的特点,采用Soberx边缘检测算子检测车道的边缘信息,然后在感兴趣区域模型基础上,采用改进的Hough变换检测出可能的车道线。为准确提取车道线完成车道的准确检测,该算法基于透视图像消失点原理,采用逆透视变换消除伪车道线完成车道准确定位。实验表明,该算法定位精度高、快速快、鲁棒性好,能够满足高速公路智能车载视频设备取证的性能要求。
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关键词
hough
变换
车道线检测
感兴趣区域
结构化道路
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职称材料
基于支持向量机的非结构化道路检测
被引量：
6
3
作者
王晓彬
马戎
付维平
《科学技术与工程》
2011年第36期9106-9109,共4页
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...
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。
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关键词
支持向量机
非结构化道路
感兴趣区域
霍夫变换
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职称材料
题名
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
1
作者
宋怀波
何东健
辛湘俊
机构
西北农林科技大学机电学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期225-230,共6页
基金
国家自然科学基金资助(31000670
60975007)
西北农林科技大学人才专项资金资助(Z1110209005)
文摘
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。
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
Keywords
vehicles
navigation
unstructured
road
Bayesian decision
hough
transform
obstacle recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于感兴趣区域模型的车道线快速检测算法
被引量：
28
2
作者
钱基德
陈斌
钱基业
陈刚
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
中国科学院广州电子技术研究所
国网重庆市电力公司电力科学研究院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期356-361,共6页
基金
广东省产学研合作项目(2017B090901040)
广东省重大科技专项(2017B030306017)
+1 种基金
四川省科技厅科技成果转化项目(2014CC0043)
重庆市博士后科研项目特别资助项目(Xm2016060)
文摘
为满足智能车载视频取证设备对车辆违章行为取证时检测车道线准确性和时效性的要求,提出一种基于感兴趣区域模型的结构化道路车道线的快速检测算法。该算法首先基于结构化道路具有车道线与路面对比度高的特点,采用Soberx边缘检测算子检测车道的边缘信息,然后在感兴趣区域模型基础上,采用改进的Hough变换检测出可能的车道线。为准确提取车道线完成车道的准确检测,该算法基于透视图像消失点原理,采用逆透视变换消除伪车道线完成车道准确定位。实验表明,该算法定位精度高、快速快、鲁棒性好,能够满足高速公路智能车载视频设备取证的性能要求。
关键词
hough
变换
车道线检测
感兴趣区域
结构化道路
Keywords
hough
transform
lane detection
region of interest （
roi
）
structure
road
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于支持向量机的非结构化道路检测
被引量：
6
3
作者
王晓彬
马戎
付维平
机构
西北工业大学自动化学院
西安辰飞电气有限公司
出处
《科学技术与工程》
2011年第36期9106-9109,共4页
文摘
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
Keywords
svm unstructured road roi hough transform
分类号
U471.15 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的非结构化道路检测与障碍物识别方法
宋怀波
何东健
辛湘俊
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
33
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于感兴趣区域模型的车道线快速检测算法
钱基德
陈斌
钱基业
陈刚
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
28
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于支持向量机的非结构化道路检测
王晓彬
马戎
付维平
《科学技术与工程》
2011
6
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职称材料
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