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基于LBP算子的路面类型识别研究
文献摘要：
不同的路面类型会对车辆的制动、加速、变道等决策产生不同影响,因此实时获取路面类型信息对于提高智能汽车的安全性、舒适性等有着重要意义.论文提出一种基于LBP算子的路面类型识别方法,首先采集了四种车辆行驶常见路面的图像信息,并对图像进行了增广处理;然后使用LBP算子提取出路面图像的纹理特征,再采用PCA方式对纹理特征进行降维;最后通过分类器对数据进行训练与分类.实验结果表明该方法的最高分类准确率可以达到98.5％,有效提升了当前路面类型识别的精度.
文献关键词：
LBP算子;路面纹理特征;路面类型识别
中图分类号：
[1]
交通运输（U）
/
公路运输（U4）
/
道路工程（U41）
/
路基、路面工程（U416）
/
路面工程（U416.2）
/
路面：按使用材料分（U416.21）
/
沥青路面（U416.217）
作者姓名：
袁世龙;王海升;毛传龙;叶向阳
作者机构：
吉林大学 汽车工程学院,吉林 长春 130000
文献出处：
引用格式：
[1]袁世龙;王海升;毛传龙;叶向阳-.基于LBP算子的路面类型识别研究)[J].汽车实用技术,2022(04):15-18
A类：
路面类型识别,路面纹理特征
B类：
LBP,变道,类型信息,高智能,智能汽车,舒适性,车辆行驶,图像信息,增广,路面图像,分类器,最高分,分类准确率,前路
AB值：
0.239832
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