面向无人驾驶的野外道路可通行区域检测 |
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引用本文: | 陈湘,武富春,王明,等.面向无人驾驶的野外道路可通行区域检测[J].火力与指挥控制,2023,48(4):84-89.DOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2023.04.013 |
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作者姓名: | 陈湘 武富春 王明 张耀 郝宇欣 潘立雪 |
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作者单位: | 1.北方自动控制技术研究所,太原 030006 |
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摘 要: | 针对野外非结构化道路中存在的环境背景复杂、道路类型多变、没有清晰车道线、没有规则道路边界等难点,提出一种基于语义分割的可通行区域检测方法。对所选取的数据集进行处理,将数据集标注为可通行区域、难通行区域、不可通行区域、天空4种类型;应用双边语义分割网络Bisenet进行4种类型的分割;再应用C-均值聚类算法进行可通行区域部分的提取以及二次分割,进而实现更精细的可通行区域检测。通过验证,该方法具有良好的检测效果,平均交并比达到78%,高于传统的方法。在野外道路无人驾驶方面具有一定的实际应用价值。
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关 键 词: | 聚类 深度学习 无人驾驶 语义分割 |
收稿时间: | 2022-07-27 |
修稿时间: | 2022-09-15 |
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