【摘 要】
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为解决智能工厂中自动导引车（AGV）路径识别算法在光照不均匀、路径污染等情况下表现效果不佳的问题，提出了一种改进的KSW熵法提高路径提取效果。首先，采用LAB颜色模型对输入图像的颜色向量进行空间转换，并选取纹理及光照对路径影响最小的颜色通道作为阈值分割样本；其次，利用KSW熵法获取图像分割阈值，并结合改进的p-tile算法获取最优路径提取效果。同时，本文提出将Sobel算子的水平方向与垂直方向的边
【基金项目】
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上海市科委自然科学基金面上资助项目（19ZR1421500）;上海市科委地方能力建设项目（15590501300）；
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为解决智能工厂中自动导引车（AGV）路径识别算法在光照不均匀、路径污染等情况下表现效果不佳的问题，提出了一种改进的KSW熵法提高路径提取效果。首先，采用LAB颜色模型对输入图像的颜色向量进行空间转换，并选取纹理及光照对路径影响最小的颜色通道作为阈值分割样本；其次，利用KSW熵法获取图像分割阈值，并结合改进的p-tile算法获取最优路径提取效果。同时，本文提出将Sobel算子的水平方向与垂直方向的边缘数据进行融合，从而降低算法的计算复杂度，并利用滑动窗口算法动态搜索边缘特征点确定AGV的行驶路径。实验结果表明：本文算法实现了路径图像在光照及污染情况下的准确提取，并且提高了路径检测的实时性与鲁棒性。
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