基于不确定性知识的实时道路场景理解

• 作者: 叶秀清 吴东晖 顾伟康
• 来源期刊: 中国图象图形学报A辑
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉导航 道路场景理解 不确定性知识推理
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.62|TP182
• 字数: 6729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2002.01.012

摘要

由于室外机器人的工作环境非常复杂,因此机器人的视觉导航必须具有足够的智能和鲁棒性.为此,提出了一种基于不确定性知识的实时道路理解算法,该算法通过不确定性知识推理来融合多种信息和知识,以满足在复杂道路环境下的鲁棒性要求,它即使在有强烈阴影、水迹等干扰下也能给出比较好的结果;通过图象边缘信息的提取可以得到精确的道路边界,以满足视觉导航的精确性要求;同时在算法设计时,兼顾了实时性要求,使得算法得以实时实现,该算法已在实际的机器人上进行了测试,并得到了很好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾伟康	浙江大学信息与通讯工程研究所	70	2088	23.0	45.0
2	叶秀清	浙江大学信息与通讯工程研究所	26	1394	15.0	26.0
3	吴东晖	浙江大学信息与通讯工程研究所	1	49	1.0	1.0