融合超像素3D与Appearance特征的可行驶区域检测

摘要：

为实现基于计算机视觉的自动驾驶和高级辅助驾驶,需要对车辆前方的可行驶区域进行实时检测.可行驶区域的检测是图像分割问题,而目前主流的基于深度学习模型的Scene Parse方案,在实际应用中不能满足实时性要求.为此,构建一个超像素Appearance与3D特征融合的检测框架,实现从粗分割到细分割的两步分割流程.其中粗分割是基于RANSAC的快速平面估计,细分割则是基于粗分割路面估计概率的条件随机场模型,采用超像素进行加速.实验结果表明,该框架在Cityscape数据集上精确度和召回率超过90%,性能与SegNet,FCN 16 Scene Parsing相当,可满足X86平台和ARM平台的实时应用要求.

关键词：自动驾驶、高级辅助驾驶系统、超像素、双目视觉、特征融合、可行驶区域

所属期刊栏目：43

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目15A520062

在线出版日期：2017-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：293-297