【摘 要】
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关于单目图像的障碍检测有多种理论和方法,本文分析了 Hoiem 等给出的基于多特征的分类方法,实现了基于分类的障碍检测方法。对一幅单目图像,先聚类分割成超像素,将超像素标
【机 构】
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国防科技大学机电工程与自动化学院;
【基金项目】
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自然基金重点项目，(项目编号：60234030)
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关于单目图像的障碍检测有多种理论和方法,本文分析了 Hoiem 等给出的基于多特征的分类方法,实现了基于分类的障碍检测方法。对一幅单目图像,先聚类分割成超像素,将超像素标记为障碍和非障碍两类对象,再对超像素图像进行多特征提取,应用将分类树作为弱分类器的 adaboost 方法。利用由此得到的分类器来检测其它单目图像中的障碍,并将此方法与支持向量机分类方法进行比较,可以证明此方法更优。
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