基于 MVSVM 和超像素的可通行区域检测方法

• 作者: 刘家银 吴国星 唐振民
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 可通行区域检测 简单线性迭代聚类算法 超像素 多权向量投影支持向量机 地面智能机器人
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器人传感技术、多传感器集成与信息融合
• 页码范围: 245-249
• 页数: 5页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1059

摘要

针对地面智能机器人的可通行区域检测问题，提出一种基于 MVSVM 和超像素的可通行区域检测方法。利用超像素块作为特征窗口，进行视觉特征的提取，解决了基于矩形块作为特征窗口一大缺陷，即同一特征窗口可能存在多个目标的问题。通过引入超像素，在像素级的尺度上，可通行区域漏检和误检率相对于矩形特征窗口方法大大降低。同时通过采用 MVSVM 作为分类器，解决了传统的单平面 SVM 分类器在大规模分类问题中存在的需要较高内存和计算代价以及无法解决例如异或问题等复杂分类问题。在野外实际环境下的实验表明：本方法在可通行区域检测准确率上较以往方法有大幅度提高，能够较好地完成复杂场景下的可通行区域检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐振民	南京理工大学计算机科学与工程学院	191	2436	26.0	40.0
2	吴国星	南京理工大学计算机科学与工程学院	3	26	2.0	3.0
3	刘家银	南京理工大学计算机科学与工程学院	6	34	3.0	5.0