一种提高红外避障精确度处理的算法设计

摘要：

智能小车通过红外光电传感器采集信号,得到小车前方障碍物的灰度图,根据该灰度图进行避障判断,这种灰度图由于环境的复杂性,导致很多智能小车避障困难,甚至无法判断,给智能车的安全运行带来很大不确定性.本文设计了一种有效提高智能小车的红外避障精度的方法,首先将采集图片进行分类,对智能小车进行不断地训练,使其从不同的类别图像中找到最佳路径,从而达到提高避障的精确度,通过实验将本文方法与WALSH、CNN经典图像处理算法进行对比,得出本文提出方法的高效性.

关键词：智能小车、避障、HOG基分类模型

所属期刊栏目：43

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：108-111