基于立体视觉平面单应性的智能车辆可行驶道路边界检测
道路检测是智能车辆及先进驾驶辅助系统(Advanced driver assistance systems,ADAS)研究的关键问题之一.本文提出了一种基于立体视觉的可行驶道路区域与非道路区域间边界的检测方法.该方法基于立体视觉平面单应性建立了一个隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM).针对该模型,我们应用Viterbi算法,并提出了一种巧妙的状态序列的观测概率函数,以寻找道路/非道路边界的最优状态序列.实验结果证明了该方法在各种典型且复杂的实际道路场景中的有效性和鲁棒性.
智能车辆、道路检测、立体视觉、单应、隐马尔科夫模型、全局优化
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2013-05-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
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