多層次信息融合的道路識(shí)別方法研究.pdf

1、基于視覺的道路檢測(cè)方法是自主駕駛領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題，其可分為道路分割和道路邊緣識(shí)別。道路分割主要利用道路的顏色和紋理特征，而道路邊緣識(shí)別不僅能利用道路的顏色和紋理特征，還能利用道路邊緣的局部結(jié)構(gòu)特征和整體形狀特征，本文主要研究道路邊緣識(shí)別方法，主要研究成果有：
　　1.分析了道路邊緣的底層像素級(jí)信息，中層模型信息和高層先驗(yàn)信息的特點(diǎn)及其相互關(guān)系，提出了一種融合多層次信息的道路邊緣識(shí)別方法框架。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在校園環(huán)境下利用該框架識(shí)別道路

2、可以非常有效地降低識(shí)別的誤檢率。
　　2.本文采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法來提取道路邊緣的底層像素級(jí)信息。在提取邊緣點(diǎn)特征時(shí)不僅提取了道路邊緣局部區(qū)域的表面顏色特征，還提取了道路邊緣的局部結(jié)構(gòu)特征。利用本文的方法不僅能檢測(cè)邊緣，還能在一定程度上識(shí)別邊緣類型。
　　3.針對(duì)框架中的模型信息，本文提出了一種新的基于模型驅(qū)動(dòng)的道路邊緣識(shí)別方法，該方法引入了道路形狀先驗(yàn)：針對(duì)直路情況，采用基于直線模型道路邊緣識(shí)別方法，并根據(jù)直路的形狀先驗(yàn)，提

3、出了利用粒子濾波對(duì)道路邊緣進(jìn)行跟蹤的方法；針對(duì)復(fù)雜的道路情況，采用基于曲線模型道路邊緣識(shí)別方法，并根據(jù)彎路的形狀先驗(yàn)，提出了基于多核SVR的道路邊緣識(shí)別方法。基于模型驅(qū)動(dòng)的道路邊緣識(shí)別算法在大量非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下進(jìn)行了實(shí)車實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該道路識(shí)別算法的計(jì)算量小、適應(yīng)性廣、準(zhǔn)確性高。
　　4.針對(duì)框架中的高層信息，本文研究了道路邊緣地圖的建圖方法，并提出了利用道路邊緣檢測(cè)結(jié)果拼接的道路邊緣地圖進(jìn)行車輛定位的方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方