改进的多特征融合人行道检测算法

• 作者: 何鑫 屈蔷 胡强
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 人行道检测 超像素 Gabor纹理 光照不变空间 三维深度 多特征融合 机器学习 马尔可夫随机场
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 智能科学与技术
• 页码范围: 35-43
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201906016

摘要

道路检测相关研究多基于KITTI等车道公开数据集展开,由于车道与人行道存在颜色、材质和周围环境等差异,准确地检测出人行道区域成为一个需要解决的问题.本文将应用场景设置为室外人行道,提出了一种改进的基于多特征融合的人行道检测算法.首先使用SLIC超像素算法获取超像素图以减少噪声干扰和后续训练维度;然后计算各超像素块特征,利用新的Gabor滤波器纹理提取方法降低时间复杂度,并加入基于主成分分析(PCA)的光照不变空间特征和三维的深度梯度特征提高检测准确度,选用Adaboost分类器对融合的特征向量进行训练并预测人行道区域;最后采用马尔可夫随机场对分割结果进行优化.本方法是通用的,不依赖于道路外观和结构的先验,在创建的人行道数据集上进行实验,证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈蔷	南京航空航天大学自动化学院	14	145	8.0	12.0
2	胡强	南京航空航天大学自动化学院	1	0	0.0	0.0
3	何鑫	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0