面向无人驾驶的野外道路可通行区域检测

摘要：

针对野外非结构化道路中存在的环境背景复杂、道路类型多变、没有清晰车道线、没有规则道路边界等难点,提出一种基于语义分割的可通行区域检测方法.对所选取的数据集进行处理,将数据集标注为可通行区域、难通行区域、不可通行区域、天空4种类型;应用双边语义分割网络Bisenet进行4种类型的分割;再应用C-均值聚类算法进行可通行区域部分的提取以及二次分割,进而实现更精细的可通行区域检测.通过验证,该方法具有良好的检测效果,平均交并比达到78％,高于传统的方法.在野外道路无人驾驶方面具有一定的实际应用价值.

关键词：聚类、深度学习、无人驾驶、语义分割

所属期刊栏目：48

分类号：TJ811(战车、战舰、战机、航天武器)

在线出版日期：2023-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：84-89