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为提高在不同光照条件下道路识别算法的适应性,采用从局部区域提取方向、道路边界梯度和灰度等3个特征的方法,该特征的提取几乎不受不同光照导致的道路图像全局灰度变化和阴影等噪声的干扰。共选取了14种特征单元,将道路的方向特征准确融入到局部梯度和局部灰度值中。通过应用DS证据理论,将道路边界3个特征和有效统计单元所占比例进行有效信息融合,使得目标函数可以准确拟合曲线的总体质量。在大量实验样本和光强信息的基础上,设定不同光照条件下的道路边界检验阈值选取范围,提高了识别的实时性。实验结果表明,该方法可以适应各种