采用超像素标注匹配的交通场景几何分割方法-中国学术期刊网络出版总库

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采用超像素标注匹配的交通场景几何分割方法

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【英文篇名】	A Geometric Segmentation Method for Traffic Scenes Using Super-Pixel Label Matching
【下载频次】	★★
【作者】	胡江策; 卢朝阳; 李静; 邓燕子; 刘阳;
【英文作者】	HU Jiangce; LU Zhaoyang; LI Jing; DENG Yanzi; LIU Yang; 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】	西安交通大学学报 , Journal of Xi'an Jiaotong University, 编辑部邮箱 2018年 08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】	交通场景; 超像素; 几何分割; 全连接条件随机场;
【英文关键词】	traffic scene; super-pixel; geometric segmentation; fully connected conditional random field;
【摘要】	针对交通场景逐像素标注方法计算复杂、模型训练耗时长的问题,提出了一种基于超像素标注匹配的交通场景几何分割方法。该方法无需进行模型训练,根据全局特征搜索一组待分割交通场景图像的相似图像集。对待分割图像进行超像素分割和超像素块特征提取,并利用朴素贝叶斯原理进行似然比计算,根据似然比在相似图像集中进行超像素块标注匹配以实现初次分割。利用初次分割结果计算出一元势,应用全连接条件随机场模型对初次分割结果进行优化。实验结果表明,与传统的逐像素标注方法相比,本文方法的分割正确率和平均召回率分别提高了4%和3%,能够有效地实现交通场景几何分割。
【英文摘要】	A geometric segmentation method for traffic scenes based on super-pixel label matching is proposed to solve the problem of complex calculation and long time-consumption of model training in the pixel-by-pixel labeling method for traffic scenes.The proposed method does not require model training,and a set of images similar to picture a traffic scene that will be segmented is searched according to global features.Then,super-pixel segmentation and super-pixel block feature extraction are performed on the traff...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(61502364)
【更新日期】	2018-09-13
【分类号】	TP391.41;U495
【正文快照】	交通场景图像分割在机器人自动导航、无人机着陆点判断以及可穿戴设备中应用非常广泛。交通场景图像分割就是对交通场景中物体进行分割并对物体所属种类进行判断。本文参照文献[1]中场景几何结构的划分方式,将交通场景划分为天空、垂直物和道路3类,研究如何实现交通场景的几何?

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