非结构化道路区域检测的协同学习方法

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非结构化道路区域检测是智能车环境感知的重要问题。提出基于多方向Gabor纹理直方图的SVM分类器,并将其与直方图反向投影器组合,建立了协同学习框架。在实际运行中,两个学习器可以相互为对方提供标注样本进行更新,既提高了在线学习能力,又回避了自学习过程经常导致的模型漂移问题。经实验测试,协同学习机制显著改善了道路检测性能。
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