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使用贝叶斯决策和Hough实现非结构化道路检测与障碍物识别算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.11 MB | 2020-07-06

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为了实现非结构化道路检測与障碍物的识别，提出了一种基于最小错误率贝叶斯决策与 Hough变换相结合的非结构化道路检测与障碍物识别算法。算法首先将Otsu多阈值理论引入到最小错误率贝叶斯决策中并进行图像分割，然后利用 Hough变换进行道路检测、提取出纯路而区域并再次进行路面分割，最后根据分割结果进行路面障碉物定位。结果表明，该算法能够有效实现非结构化道路的检测与障碍物的识别，在光影、照度变化、水渍等不利因素影响较小的情况下，具有较好的鲁棒性。

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