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一种基于视觉的道路宽度测量方法
文献摘要：
自动驾驶技术的研究中,为了快速检测到道路并测量出道路的宽度,提出了一种基于视觉的道路宽度测量方法.首先提出了一种改进的Deeplabv3+语义分割算法,在原算法流程中引入了基于空间域的注意机制,提高了道路边缘分割的精度.其次,提出了一种结合直方图均衡化和加权最小二乘滤波的半全局立体匹配算法,显著提高了图像中物体边缘细节的匹配精度.基于所提出的方法搭建了道路宽度测量系统,该系统搭载在自动驾驶车辆上完成了对全域图像中道路的分割和宽度测量.实验结果表明,所提出算法的道路宽度测量误差不超过真实值的5.0％.
文献关键词：
Deeplabv3+;语义分割;立体匹配;视觉测量
中图分类号：
作者姓名：
豆毅庚;徐建华;潘亮;吴限;丁子豪;陈家斌
作者机构：
西安爱生技术集团有限公司,西安 710065;北京理工大学 自动化学院,北京 100081;陆军装备部驻西安地区军事代表局驻南阳地区第二军事代表室,南阳 473000;航天时代飞鸿技术有限公司,北京 100094
文献出处：
引用格式：
[1]豆毅庚;徐建华;潘亮;吴限;丁子豪;陈家斌-.一种基于视觉的道路宽度测量方法)[J].中国惯性技术学报,2022(02):218-223
A类：
B类：
道路宽度,宽度测量,自动驾驶技术,快速检测,出道,Deeplabv3+,语义分割,分割算法,空间域,注意机制,路边,边缘分割,直方图均衡化,加权最小二乘滤波,半全局立体匹配,立体匹配算法,中物,边缘细节,匹配精度,测量系统,搭载,自动驾驶车辆,中道,测量误差,真实值,视觉测量
AB值：
0.402393
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