一种改进的多特征融合人行道检测算法
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所属单位：自动化学院
发表刊物：应用科技
关键字：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;
摘要：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。
ISSN号：1009-671X
是否译文：否
发表时间：2019-11-13
合写作者：胡强,何鑫
通讯作者：屈蔷