【摘 要】
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为实现无人装备在野外复杂环境下,对非结构化道路进行精准高效识别,提出了一种野外场景自适应道路识别算法。该算法加入新的自适应预处理算法,对野外环境图像进行类别划分,对
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为实现无人装备在野外复杂环境下,对非结构化道路进行精准高效识别,提出了一种野外场景自适应道路识别算法。该算法加入新的自适应预处理算法,对野外环境图像进行类别划分,对不同类型图像进行针对性预处理;将图像从像素级划分成区域级,划分为同质的超像素块,通过提取、融合超像素块区分度高的颜色、纹理、位置、形状特征,构造新的具有更高区分度的超像素块综合特征向量;通过动态选取道路标识样本,改进了传统拉普拉斯支持向量机算法,利用改进后的算法学习和训练出了超像素块分类器,成功实现了野外复杂场景下道路的精准高效识别。指定数据库
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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