【摘 要】
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维道路跟踪是移动机器人视觉导航的关键任务之一。由于室外道路环境的复杂性,使得鲁棒连续的基于二维图像序列的道路跟踪仍然是个挑战性任务。本文提出一种基于改进图模型的
【机 构】
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杭州电子科技大学计算机学院,浙江工商大学信息与电子工程学院,浙江省综合信息网技术重点实验室浙江大学
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(Y1080967);浙江省重大科技专项(优先主题)社会发展项目(2008C13076);浙江省教育厅科研计划(Y200701698);浙江省教育厅科研计划资助项目(Y200702656);浙江省综合信息网技术重点实验室开放课题资助项目
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维道路跟踪是移动机器人视觉导航的关键任务之一。由于室外道路环境的复杂性,使得鲁棒连续的基于二维图像序列的道路跟踪仍然是个挑战性任务。本文提出一种基于改进图模型的自适应道路跟踪算法,利用基于边缘置信度的均值偏移算法,将图像划分为具有准确边界的若干同质区域,以这些区域为结点构建改进图模型,然后根据道路/非路模型统计信息,采用Graph Cut方法获得最终的二值图。该算法将Graph Cut和均值偏移方法有效融合,以克服各自缺点,并通过道路/非路模型自更新使得该算法可有效适应室外环境下复杂场景变化。实验结果表明
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