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题名改进的多特征融合人行道检测算法
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作者
胡强
屈蔷
何鑫
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机构
南京航空航天大学自动化学院
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《应用科技》
CAS
2020年第2期35-43,共9页
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基金
江苏省科技成果转化项目(BA2015052).
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文摘
道路检测相关研究多基于KITTI等车道公开数据集展开,由于车道与人行道存在颜色、材质和周围环境等差异,准确地检测出人行道区域成为一个需要解决的问题。本文将应用场景设置为室外人行道,提出了一种改进的基于多特征融合的人行道检测算法。首先使用SLIC超像素算法获取超像素图以减少噪声干扰和后续训练维度;然后计算各超像素块特征,利用新的Gabor滤波器纹理提取方法降低时间复杂度,并加入基于主成分分析(PCA)的光照不变空间特征和三维的深度梯度特征提高检测准确度,选用Adaboost分类器对融合的特征向量进行训练并预测人行道区域;最后采用马尔可夫随机场对分割结果进行优化。本方法是通用的,不依赖于道路外观和结构的先验,在创建的人行道数据集上进行实验,证明了该算法的有效性。
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关键词
人行道检测
超像素
Gabor纹理
光照不变空间
三维深度
多特征融合
机器学习
马尔可夫随机场
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Keywords
sidewalk detection
super-pixel
Gabor texture
illumination invariant space
three-dimensional depth
multifeature fusion
machine learning
Markov random field
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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