【摘 要】
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随着计算机视觉技术的发展,车辆自动驾驶技术越来越受到人们的重视.非结构化道路的识别系统的局限性体现在受路况环境、天气和光线等条件的影响很大.为了提高系统的适用性,提
【机 构】
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北京理工大学计算机科学与工程系904教研室
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随着计算机视觉技术的发展,车辆自动驾驶技术越来越受到人们的重视.非结构化道路的识别系统的局限性体现在受路况环境、天气和光线等条件的影响很大.为了提高系统的适用性,提出了一种新的道路识别系统框架.该系统可自动针对不同的环境调用不同的处理算法和参数,具有灵活和适用范围大的特点.该系统与其他系统的主要区别在于视频处理之前就根据视频中的关键帧的特征,基于模糊推理对视频分类;然后根据分类结果调用相应的视频处理函数.同时提出了一种基于B样条曲线拟合生成隶属度函数的方法,即从样本集中抽取样条曲线的控制点,以保证隶属度函数的客观性.该系统要求预先从样本集中抽取特征,并制定模糊推理规则,然后将规则放入知识库以供推理时查询.实验结果表明,该方法是正确、有效的.
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