【摘 要】
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针对室外环境中基于单目视觉的道路检测算法很难在效率和鲁棒性之间达到平衡的问题,提出了基于2层粒子滤波数据融合的道路检测框架.通过道路检测算法的2个主要模块:特征提取
【机 构】
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上海交通大学机器人研究所,上海交通大学自动化系
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针对室外环境中基于单目视觉的道路检测算法很难在效率和鲁棒性之间达到平衡的问题,提出了基于2层粒子滤波数据融合的道路检测框架.通过道路检测算法的2个主要模块:特征提取和道路参数估计,同时引入粒子滤波算法,并以支持向量机(SVM)识别道路模型、初始化粒子滤波器提高算法的环境适应性,以期找到基于机器视觉的道路检测算法在鲁棒性和实时性之间更好的平衡点.实验和实际系统的测试运行表明,该方法在城市环境的半结构化道路检测中可以获得较为理想的效果.
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