自动驾驶汽车车底边框的优化算法

• 作者: 赵天昊 白杰
• 来源期刊: 佳木斯大学学报（自然科学版）
• 关键词: 高斯混合模型 扫描算法 汽车边框优化
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 电气工程与信息技术
• 页码范围: 49-51
• 页数: 3页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2021.02.013

摘要

为了对通过YOLO框架所提取出的汽车底边框进行优化,首先对于道路上的每一辆汽车底部部分像素块建立改进后的高斯混合模型,通过该模型来刻画道路灰度值以及车底阴影灰度值的正态分布规律,然后通过对每辆检测到的汽车进行自上而下的扫描算法以确定汽车边框的实际高度,最后通过进行路测实验来说明算法的可行性与准确性.