汽车工程
汽車工程
기차공정
AUTOMOTIVE ENGINEERING
2011年
8期
707-712
,共6页
马雷%臧俊杰%张润生%于福莹
馬雷%臧俊傑%張潤生%于福瑩
마뢰%장준걸%장윤생%우복형
道路识别%光照条件%DS证据理论
道路識彆%光照條件%DS證據理論
도로식별%광조조건%DS증거이론
为提高在不同光照条件下道路识别算法的适应性,采用从局部区域提取方向、道路边界梯度和灰度等3个特征的方法,该特征的提取几乎不受不同光照导致的道路图像全局灰度变化和阴影等噪声的干扰.共选取了14种特征单元,将道路的方向特征准确融入到局部梯度和局部灰度值中.通过应用DS证据理论,将道路边界3个特征和有效统计单元所占比例进行有效信息融合,使得目标函数可以准确拟合曲线的总体质量.在大量实验样本和光强信息的基础上,设定不同光照条件下的道路边界检验阈值选取范围,提高了识别的实时性.实验结果表明,该方法可以适应各种不同光照条件下的道路边界识别,且具有良好的准确性和实时性.
為提高在不同光照條件下道路識彆算法的適應性,採用從跼部區域提取方嚮、道路邊界梯度和灰度等3箇特徵的方法,該特徵的提取幾乎不受不同光照導緻的道路圖像全跼灰度變化和陰影等譟聲的榦擾.共選取瞭14種特徵單元,將道路的方嚮特徵準確融入到跼部梯度和跼部灰度值中.通過應用DS證據理論,將道路邊界3箇特徵和有效統計單元所佔比例進行有效信息融閤,使得目標函數可以準確擬閤麯線的總體質量.在大量實驗樣本和光彊信息的基礎上,設定不同光照條件下的道路邊界檢驗閾值選取範圍,提高瞭識彆的實時性.實驗結果錶明,該方法可以適應各種不同光照條件下的道路邊界識彆,且具有良好的準確性和實時性.
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