CAJ | 학술논문

无人地面车辆(ALV)无论在军事上还是在民用上都有着很好的应用前景.作为ALV核心技术之一的视觉系统,在相关领域一直受到关注.为了提高视觉系统的性能,文中提出了一个基于知识的道路景物理解系统.系统中采用了多种信息融合和多种模型匹配的道路识别方法.这种方法利用边沿信息内在的空间信息包容性和定位的精确性,采用多个选择性好的模板来避免不同方向边沿对边线提取和跟踪的干扰,同时利用区域信息的稳定性,结合景物知识,进行多层次的融合.实验结果表明,对大多数条件不好或几何结构复杂的道路图像都能给出满意的识别结果.
무인지면차량(ALV)무론재군사상환시재민용상도유착흔호적응용전경.작위ALV핵심기술지일적시각계통,재상관영역일직수도관주.위료제고시각계통적성능,문중제출료일개기우지식적도로경물리해계통.계통중채용료다충신식융합화다충모형필배적도로식별방법.저충방법이용변연신식내재적공간신식포용성화정위적정학성,채용다개선택성호적모판래피면불동방향변연대변선제취화근종적간우,동시이용구역신식적은정성,결합경물지식,진행다층차적융합.실험결과표명,대대다수조건불호혹궤하결구복잡적도로도상도능급출만의적식별결과.