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图像边线识别算法,一种基于机器学习识别与图像分割的盲道识别定位算法

互联网 2020-10-28 20:07:05
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【摘要】一种基于机器学习识别与图像分割的盲道图像定位算法,首先通过双目摄像头采集道路图片进行盲道检测,利用双目视觉得到的三维信息对采集到的图像进行处理,把倾斜视角下的道路图像转换为鸟瞰视角图像,消除射影变换带来的盲道失真;进而使用变换后的图像作为训练的正负样本,通过LBP算子提取样本图像纹理特征向量,利用Adaboost算法离线训练盲道识别分类器,用分类器在线识别盲道区域;最后对识别结果进行形态学操作,利用标记分水岭算法精确分割盲道区域,通过canny算子与霍夫变换确定盲道区域边界线,并定位盲道中心线。本发明通过盲道独特的纹理特征识别盲道,能够同时识别不同颜色的盲道,满足了视觉导盲仪中盲道定位功能的实际应用需求。

【期刊名称】

【会议名称】

【会议地点】

【作者】魏彤;周银鹤;

【作者单位】;

【授予单位】

【学科】

【学位】

【授予单位】;

【学科】

【授予学位】

【导师姓名】

【发表时间】

【收录信息】

【会议组织】

【会议召开年】2019

【年(卷),期】2019(),

【年度】2019

【页码】

【专利类型】发明专利

【申请/专利号】CN201811632666.3

【申请日】2018.12.29

【公开/公告号】CN109726681A

【公开/公告日】2019.05.07

【分类号】;

【申请/专利权人】北京航空航天大学;

【发明设计人】魏彤;周银鹤;

【代理机构】;

【代理人】

【地址】100191 北京市海淀区学院路37号

【总页数】10

【原文格式】PDF

【正文语种】

【中图分类】;

【关键词】

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