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文檔簡介
1、無人駕駛車在軍事、民用和科研等眾多領域都具有廣泛的應用前景,其關鍵技術中的障礙物檢測與識別技術一直以來都是研究的熱點,同時也是難點,尤其是越野環(huán)境中的障礙物檢測與識別技術更是難以突破。本文就是基于單目視覺傳感器,針對越野環(huán)境中的障礙物,如樹干、高灌木和矮灌木,進行檢測與識別技術的研究,主要內(nèi)容如下:
(1)在利用單目視覺采集圖像的過程中,會存在一些噪聲干擾,本文應用中值濾波算法對圖像進行處理以濾除噪聲干擾,它既具有噪聲干擾濾除
2、功能,又具有圖像邊緣保持功能,符合本文需要邊緣信息的要求。另外,本文應用改進的基于Fisher準則函數(shù)的分割方法和基于K-means聚類的方法提取出圖像中的目標區(qū)域,試驗表明本文的方法對樹干類和灌木類障礙物具有很好的分割效果。
(2)對于分割后的圖像,為了提取出用于最后識別算法中的障礙物特征,本文應用圖像形態(tài)學處理方法對圖像進行處理,可以很有效的去除過分割產(chǎn)生的干擾。然后,本文分別基于HSI顏色空間、Lab顏色空間提取出飽和度
3、S和顏色a特征,再在二值化圖像中,應用鏈碼邊界表達方法,提取出垂直度特征,為障礙物識別奠定了良好基礎。
(3)本文基于Bayas分類原理,通過分析大量的訓練樣本,估計出基于單個特征的貝葉斯分類器的參數(shù),然后提出了一種基于Bayes分類原理的多特征融合算法,利用本文設計的MATLAB試驗平臺,就可以分別得到基于單特征和多特征融合的障礙物識別結(jié)果。最后,通過大量的試驗和結(jié)果對比分析,驗證了本文提出的多特征融合算法具有很好的實用性和
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