【摘 要】
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针对在露天矿区无人驾驶卡车道路识别中,受矿区道路边缘模糊、阴影与车辙印干扰等因素的影响,往往无法准确检测到实际道路的问题,提出一种基于HSV空间图像处理的矿区道路边缘检测方法。在HSV颜色空间内,利用半阈值小波对图像进行初步去噪,针对矿区道路边界模糊、边缘退化等问题,提出一种基于融合策略的道路图像增强分割处理算法,可以有效地突出道路边缘,最后利用Canny算子实现对矿区非结构化道路边缘检测。实验结
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针对在露天矿区无人驾驶卡车道路识别中,受矿区道路边缘模糊、阴影与车辙印干扰等因素的影响,往往无法准确检测到实际道路的问题,提出一种基于HSV空间图像处理的矿区道路边缘检测方法。在HSV颜色空间内,利用半阈值小波对图像进行初步去噪,针对矿区道路边界模糊、边缘退化等问题,提出一种基于融合策略的道路图像增强分割处理算法,可以有效地突出道路边缘,最后利用Canny算子实现对矿区非结构化道路边缘检测。实验结果表明,该方法的检测准确率可达到90.0%以上,能有效识别复杂背景下矿区非结构化道路边缘。
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