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结合场景结构和条件随机场的道路检测  
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【英文篇名】 Road detection based on scene structural knowledge and CRF
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【作者】 邓燕子; 卢朝阳; 李静;
【英文作者】 Deng Yanzi; Lu Zhaoyang; Li Jing; School of Telecommunications Engineering; Xidian University;
【作者单位】 西安电子科技大学通信工程学院;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2016年 09期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 道路检测; 消失点; 超像素; 全连接条件随机场; 场景结构布局; 多类别回归器;
【英文关键词】 road detection; vanishing point; super pixels; fully connected condition random field; scene structural layout; multi-class regression;
【摘要】 针对道路检测采用图像外观特征对像素或区域进行分类,容易受到光照、阴影和遮挡等复杂因素的影响导致检测精度低的问题,提出一种结合场景结构信息和全连接条件随机场(CRF)模型的道路检测方法.首先检测道路消失点和道路边界线并生成道路的置信图;然后基于图像超像素训练场景结构布局模型得到结构布局的估计;融合置信度图、结构布局图和图像外观特征构建基于像素的全连接CRF模型;最后通过CRF模型推理得到分类结果.实验对比结果表明:采用结构信息和全连接CRF能够有效提高道路检测的精度,对阴影和遮挡等复杂道路环境具有鲁棒性.
【英文摘要】 Existing approaches classify the road area by using appearance-based features,which is vulnerable to the complicated imaging conditions such as extreme shadows,illumination and occlusion.A new road detection method was proposed to overcome this problem brought about by these factors,which combined the advantages of the structural knowledge and fully connected conditional random fields(CRFs).Firstly,a confidence map of road was generated based on the detection of the vanishing point and road boundaries.Secon...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61502364); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(K50510010007)
【更新日期】 2016-10-13
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 道路检测是实现自动驾驶、辅助驾驶和自主导航等机器视觉应用中的关键技术之一,能够作为高层次场景理解的预处理步骤,为智能驾驶系统的路径规划和车辆控制提供道路信息,近年来一直是计算机视觉研究领域的热点[1].由于现实场景特别是城市道路场景的道路结构和外观具有多样性,另?

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