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低照度环境下非结构化道路区域识别
文献摘要：
非结构化道路中道路区域与非道路区域的识别是自动驾驶车辆安全行驶和避障的重要课题.非结构化道路多存在于光照不足的环境,采集获得的图像质量差,从而影响对场景信息的提取.因此,本文提出了一种有效的低照度道路检测系统.首先,采用同态滤波算法对获取的低照度图像进行增强;其次,利用分割精度高的UNet语义分割网络得到包含道路区域的图像;最后,提出一种融合多种方法的边界拟合算法,拟合得出道路边界线.实验证明,该算法可以有效地在低照度环境下得到可行驶道路区域.
文献关键词：
非结构化道路;同态滤波;语义分割;边界拟合
中图分类号：
作者姓名：
赵晋燕;罗素云;陈杨钟
作者机构：
上海工程技术大学 机械与汽车工程学院,上海201620;大工科技(上海)有限公司,上海200000
文献出处：
引用格式：
[1]赵晋燕;罗素云;陈杨钟-.低照度环境下非结构化道路区域识别)[J].智能计算机与应用,2022(11):122-126,133
A类：
道路区域识别
B类：
低照度环境,非结构化道路,中道,非道路,自动驾驶车辆,车辆安全,安全行驶,避障,图像质量,道路检测,同态滤波,滤波算法,低照度图像,UNet,语义分割网络,多种方法,边界拟合,拟合算法,出道,道路边界,边界线,下得
AB值：
0.307121
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