机械工程学报 ›› 2022, Vol. 58 ›› Issue (12): 121-129.doi: 10.3901/JME.2022.12.121
徐建华1, 豆毅庚2, 丁子豪1, 宋春雷1, 陈家斌1, 杨永亮3
收稿日期:2021-09-29
修回日期:2022-03-29
出版日期:2022-06-20
发布日期:2022-09-14
通讯作者:
豆毅庚(通信作者),男,1996年出生。主要研究方向为组合导航技术与智能控制。E-mail:douyigeng@163.com
作者简介:徐建华,男,1975年出生,博士,副研究员,硕士研究生导师。主要研究方向为组合导航技术与图像识别算法。E-mail:xujianhua@bit.edu.cn;丁子豪,男,1996年出生,硕士研究生。主要研究方向为组合导航技术与强化学习。E-mail:dingzihao@ieee.org;宋春雷,男,1973年出生,博士,副研究员,硕士研究生导师。主要研究方向为组合导航技术与图像识别算法。E-mail:songchunlei@bit.edu.cn;陈家斌,男,1964年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为惯性器件与组合导航。E-mail:chenjiabin@bit.edu.cn;杨永亮,男,1988年出生,博士,副教授,硕士研究生导师。主要研究方向为机器视觉与强化学习。E-mail:yangyongliang@ustb.edu.cn
基金资助:XU Jianhua1, DOU Yigeng2, DING Zihao1, SONG Chunlei1, CHEN Jiabin1, YANG Yongliang3
Received:2021-09-29
Revised:2022-03-29
Online:2022-06-20
Published:2022-09-14
摘要: 道路消失点检测算法广泛应用于智慧交通、自动驾驶等领域。现有的基于图像纹理特征的道路消失点检测算法易受场景中竖直灯杆等建筑物影响,存在着部分场景下鲁棒性差的问题。针对这一问题,提出一种复杂场景非结构化道路消失点检测算法。首先,该方法通过图像纹理角度特征对投票点权重进行更新,使得竖直建筑物中的图像纹理被削弱;其次,使用区域生长算法得到道路区域并对该区域内的投票点权重进行加强,进而增强图像感兴趣区域的纹理提取。试验表明,提出的算法能够在复杂场景下准确地检测到道路消失点,且具有一定的鲁棒性。
中图分类号:
徐建华, 豆毅庚, 丁子豪, 宋春雷, 陈家斌, 杨永亮. 复杂场景非结构化道路消失点检测算法[J]. 机械工程学报, 2022, 58(12): 121-129.
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