基于多模型结合优化的非结构化道路检测算法_刘媛

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基于机器视觉的非结构化道路检测算法研究

大致可以分为基于道路特征的方法Ｊ基于道路模型的方，
移动机器人的核心技术之一是导航技术，别是自主特导航技术。由于环境的动态变化和不可预测性、机器人感
知手段的不完备等原因，使得移动机器人的导航难度较大，
ｓｍｕａｉｎｒｕｔｉｄｃｔｓｔａｈｓｕｎｔｃｕｅｔｘａｉｔｏｔｄｈａｏｄｃｒｃｅｉｔｃｆｔｍｅｅｓａｉｌｔｏｅｓｌｎｉａｅｈｔｔｉｓｒｔｒｄｐａｈｅｍｎａｉｎｍｅｈｏｓｇｏｈａａｔｒｓｉｓｏｉｌｓｎｄｕ
Ａｂｓｒｔ：Ａｉｄｏｓｒｃｕｅｏｄｄｔｃｉｎａｇｒｔｍｉｈａｍｐｏｅｅｌｔｍｅｄｅｅｔｏｎｃｕａｙｉｔａｃｋｎｆｕｎｔｕｔｒｄｒａｅｅｔｏｌｏｈｗｈｃｈｓｉｒｖｄｒａ —ｉｔｃｉｎａｄａｃｒｃｓｉｉｒｄｅｎｔｏｕｃｄ．Ｆｉｓ，ｈｒｇｎａｍａｅａｅｐｏｅｓｄｂｄｉｎ—ｉｔｒｎａｄａｎｏｎｏｓｓｕｒｓｅａｎｒｔｔｅｏｉｌｉｇｓｒｒｃｓｅｙｍｅａｆｌｅｉｇ，ｎｒｄｍｉｅｉｓｐｐｅｓｄ，ｎｄａｉＯｔｕｌｉｔｅｈｌｇｒｔｍｓｃｏｅａｅｎｔｐｅｋｍｅｈｏｏａｉｍａｅｓｍｕｔ—ｈｒｓｏｄａｏｉｈｉｈｓｎｂｓｄｏｗｏ— ａｔｄｆｒｒｐｄｉｇｅｓｇｍｅｔｔｎ，ｈｅｍｅａｉｎｌｎａｉｔｅｓｇｎｔｔｏｏ

智能车辆中非结构化道路检测技术的研究

用算法对实际的非结构化道路图像在ｍａａｔｂ软件平台进行了仿真实验，证明算法具有一定的实用性．ｌ
关键词：非结构化道路；数学形态学；分水岭分割；标记
中图分类号：Ｕ９；Ｔ３１４１Ｐ９文献标识码：Ａ
成部分之一．道路分为：结构化道路和非结构化道路．非结构化道路指结构化程度较低的道路，包
素较多，在非常复杂环境下有非常艰巨的工作和研
究意义．
括：城市街巷、沙石路、乡村道路和越野环境道路
赵俊梅，张利平
００５）３０１（中北大学信息与通信工程学院，原太
摘要：于非结构化道路环境复杂的特点，非结构化道路边界检测和分割对于智能车辆的道路检测和识别是非由常重要的．针对非结构化道路多样性和复杂性，首先对道路图像进行ＨＩ间变换，减少光照条件的影响．通Ｓ空过利用基于标记的分水岭分割算法对道路图像进行处理，比较几种标记算法，数学形态学效果最佳．最后，利
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｂｅａｓｏｉｓｃｍｐｉａｅｆａｕｅ，ｔｅｂｕｄｒｄｔｃｉｎａｄｓｇｅｔｔｎｏａｃｕｅｆｔｏｌｃｔｄｅｔｒｓｈｏｎａｙｅｅｔｏｎｅｍｎａｉｆｎｏｕｓｒｃｕｅｒａｉｖｒｉｐｒａｔｏｉｔｌｉｅｔｅｉｌｓｎｔｅｏｄｄｔｃｉｎａｒｃｇｔｏｎｔｕｔｒｄｏｄｓｅｙｍｏｔｎｆｒｎｅｌｇｎｖｈｃｅｉｈｒａｅｅｔｏｎｄｅｏｎｉｎ．ｉ

非结构化道路环境理解

二.非结构化道路图像理解
结构化：高速公路、城市道路非结构化：越野环境、乡村道路
非结构化环境理解更具挑战性：
1. 道路形状不规则 2. 没有明确的边缘 3. 光照、景物、天气复杂多变
形状的不规则，边缘的模糊，决定了非结构化环境理解只能采用-基于特征的区域检测方法
非结构化环境地形分类
• • • • 基于颜色特征的地形分类基于纹理特征的地形分类颜色纹理特征融合主动学习
1 Pk Jk
P
j 1
Jk
j
如果
Pk Pi , i k
那么，当前中心窗口就归为k类。
除了GMM+颜色纹理特征算法，还有SVM+颜色纹理特征等方法，也能得到较为满意的结果。
4. 面向可通行区域分类的主动学习算法
有监督学习的方法，需要大量有标记的样本作为训练样本。然而在实际情况中，对大量样本进行人工标记是极其繁琐和费时的。主动学习正是为有大量未标记样本服务的，它能自动决定哪些样本需要标记，以用较少的标记样本达到良好的学习效果。
非结构化道路图像理解
一.道路图像理解综述
1. 2. 3. 4. 道路检测连续帧道路检测道路偏离检测道路识别与跟踪
1.道路检测
1.1 基于特征的方法
1.1.1 道路区域检测 1.1.2 道路边缘检测
1.2 基于模型的方法
1.2.1 建立道路模型 1.2.2 提取车道线像素 1.2.3 拟合车道模型
1.基于颜色特征的地形分类
Manduchi提出一种方法，采用大量且多样化的特征数据来训练，以消除光照所产生的影响。使用高斯混合模型进行分类。该算法可以消除光照阴影的影响但是对50米以外的场景，会有错误的分类

【精品】车道偏离预警系统

一、系统简介根据（美国)国家公路交通安全管理局的定义，车辆偏离预警系统(LDWS-LaneDepartingWarningSystem）是一种通过报警的方式辅助驾驶员避免或减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。

绝大部分的车道偏离警告系统都将车辆在车道内的横向位置作为计算警告发生与否的一个基础.这些检测车辆横向位置的系统基本上可以分为两类：基于道路基础构造的系统以及基于车辆的系统【1】。

(1)基于道路基础构造的车道偏离警告系统造来检测车辆横向位置,需要对现有道路进行改造.最典型的道路改造方式就是使用埋在道路下的铁磁体标记（通常为磁铁或电线）。

车辆传感器检测这些铁磁信号，利用信号的强度计算车辆在车道中的横向位置.这种方法对车辆横向位置的估计精度能达到几个厘米,但这种方法最大的缺陷是道路改造耗资巨大。

（2)基于车辆的车道偏离警告系统该类系统主要是利用机器视觉或红外传感器检测车道标识的位置,按照传感器的安装方式可分为俯视系统和前视系统。

1)基于车辆的俯视系统基于车辆的俯视系统其优势就是在结构化道路上效率高并简单易行，并有可能取得更高的定位精度。

其不利的因素是只能在结构化道路上使用(必须存在道路标识，且道路标识能被有效识别）。

2）基于车辆的前视系统基于车辆的前视系统优势在于可以利用更多的道路信息，在没有道路标识的道路上也可以使用.其不利因素就是用来定位车辆横向位置的一些图像特征点可能被其他车辆或行人干扰.目前商业化使用的产品都是基于视觉的系统，由道路和车辆状态感知、车道偏离评价算法和信号显示界面三个基本模块组成.二、相关的预警系统国外—-（1)AURORA系统、美国卡内梅隆大学机器人学院于1997年开发成功，是基于车辆的俯视系统中最具代表性的系统。

该系统的处理算法主要基于视觉的车道标识线识别与跟踪、车辆横向闻之估计、车道偏离警告三部分组成。

（2）AtuoVue系统、该系统由德国的DaimlerChrysler公司和美国的Iteris公司联合开发，2000年6月首次实际应用。

非结构化道路识别研究综述

非结构化道路识别研究综述作者：王鹏贺阳贾秀娟张璐来源：《科技资讯》2019年第02期摘要：道路按照是否有规则的道路边界可以分为结构化道路和非结构化道路。

结构化道路有明显的道路特征，系统可以根据道路模型或者人为设定的特征准确识别。

但是实际环境中，存在没有明显的道路边界以及受到雾雪等天气干扰的路段，称为部分非结构化道路和完全非结构化道路。

在非结构化道路识别上运用结构化道路的识别方法可能会导致错误的决策。

因此，快速准确识别出非结构化环境中的道路对智能驾驶自主决策至关重要。

该文基于近5年国内外相关研究，对目前非结构化道路的传统识别方法、机器学习、深度学习与数据融合等方法进行了整理与分析。

关键词：非结构化道路识别机器学习深度学习多传感器融合中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）01（b）-0-02随着汽车行业不断发展，汽车相关的安全问题变得日趋重要。

近年来发展的无人驾驶技术旨在提高汽车安全性。

因此，在道路结构不明显的情况下有效识别出道路的可通行区域，增强在恶劣极端天气下的道路识别能力，对车道偏离做出准确的预警，可以提高无人驾驶车辆的安全性和鲁棒性。

对无人驾驶的实际应用具有巨大的意义。

1 传统非结构道路识别方法1.1 道路模型法道路识别常用的方法为道路模型法。

部分非结构化道路依然具有一定程度的固定结构，通过合理构造相对规则的边缘，近似得到特征明显的道路模型。

该种方法优势在于对阴影等干扰不敏感，但只适用于部分非结构化道路，无法适用于边缘不明显的完全非结构化道路。

对此，胡晓辉等人提出了一种基于3次样条曲线模型和分块子区生长模型（CSCM_BSG）相结合的完全非结构化道路检测算法。

该方法选取HSV模型，对色度（H）和饱和度（S）进行3次样条插值，将图像分割并映射到伪彩色空间。

利用主、辅色色调、种类和纹理完成特征提取。

这种算法只对子区进行一次扫描，避免了反复迭代，能有效屏蔽阴影、水迹等干扰，提升了道路匹配率和实时性。

基于轻量化YOLOv5_算法的目标检测系统

- 21 -高新技术我国民航正进入高速发展关键时期，国内各机场航班数量逐渐呈现井喷增势，大型机场地面交通基本处于密集型高位运行。

为了能够适应逐渐增加的运输压力，提高机场的整体运作管理效率，打造适用于机场的检测系统至关重要。

计算机视觉技术成为场景检测的重要方法，而目标检测作为主要技术研究方向之一，可以对画面中目标所在位置进行精准定位，还拥有识别目标所属种类的技术能力[1]。

智能技术不断创新，研究人员对目标检测算法精准度的需求逐渐增加。

该文试图将轻量化YOLOv 5算法引入目标检测系统，应用YOLOv 5识别机场的人、车和飞机，以提高塔台管理机场的调度效率。

同时，该文还基于大量基础数据进行计算机深度学习，以发挥YOLO 部署在嵌入式设备中的优势。

1 轻量化YOLOv5算法理论基础1.1 YOLOv5概述YOLO 算法利用图片预测，可以一次性获得全部检测结果，在更新中推出YOLOv 5，YOLOv 5可以根据模型大小递增划分为s 、m 、l 和x ，不同模型的深度、宽度也不同，均包括输入端、Backbone 、Neck 以及Head 4个部分。

在输入端采用Mosaic 数据增强、自适应初始锚框计算以及图片缩放等图像预处理方法。

Backbone 采用Focus 下采样、SPP 池化金字塔结构以及改进CSP 结构等，可以成功提取图片特征信息[2]。

Neck 采用FPN+PAN 特征金字塔结构传递不同尺寸目标物的特征信息。

Head 主要应用3类损失函数分别完成计算、分类、定位以及置信度损失任务，经NMS 可以提高网络预测精准度。

YOLOv 5的基本架构如图1所示。

1.2 轻量化YOLOv5算法改进为了精准检测机场的目标物，基于YOLOv 5提出轻量化YOLOv 5网络结构，模型量化就是将32位浮点运算转化为定点运算，该方法可以有效压缩参数、减少占用内存。

以目前使用领域最广泛的3类量化方法（二三值化、对数量化以及线性量化）为例，首先，采用二三值化仅可以进行简单的运算操作，如果运算步骤比较复杂，就会影响结果精度。

浅谈移动机器人视觉识别定位技术

浅谈移动机器人视觉识别定位技术姓名：杜翼班级：机设应08-01 学号：2008543000摘要：视觉识别定位技术是移动机器人最重要的技术之一，针对移动机器人所处的不确定环境和自身状态的不可测性，研究与开发机器人视觉识别定位技术应用而生。

本文系统综述了移动机器人的视觉识别定位技术，对其中的仿人视觉的图像搜索与跟踪，信标匹配与优化选择，基于视觉的多机器人协作定位等进行了较详细的原理分析。

同时对智能机器人导航技术的发展趋势和存在的问题作了进一步的阐述．关键词：定位技术智能机器人仿真分析需求0 引言定位技术是自主导航智能机器人应具备的基本功能．是智能机器人能否实现自由导航的基础。

理想的智能机器人应具有以下能力：当处于一个未知的、复杂的、动态的非结构环境中，并且在没有人干预的情况下，通过感知环境，能够到达期望的目的地，同时应尽量减少时间或能量的消耗等。

视觉定位方法是近年来发展起来的一种先进的定位方法. 利用摄像机摄取包含信标的图像信息, 经图像处理提取并识别信标, 再根据信标的先验知识,计算出传感器在环境中的位姿. 当传感器与载体的位置关系已知时, 则载体在这个环境中的位置和方向就可以同时计算出来. 如果这种位姿数据可以实时在线计算, 就满足了移动状态下的自主定位.1视觉定位识别系统与方法机器人视觉系统正如人的眼睛一样, 是机器人感知局部环境的重要“器官”, 同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航. 机器人视觉信息主要指二维彩色CCD 摄像机信息, 在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。

图像处理, 其难点在于如何保证定位系统设计功能实现的前提下具有实时性和鲁棒性. 根据三角定位原理,视觉信息定位导航要求视觉图像处理能够正确快速的提取和识别图像中的信标。

视觉图像处理方法的优劣是能否实现快速准确视觉定位计算的关键.1.1仿人视觉的图像搜索与跟踪人类的视觉系统在进行目标搜索和跟踪时, 具有这样一个特性:初始阶段, 人眼对所能看见的范围进行大致的目标搜索和识别, 然后将注意力集中到感兴趣物体的细节上, 当人所感兴趣的目标发生运动时, 人眼注意力将完全集中到目标上, 对于目标之外的物体, 并不注意。

基于自适应模板的非结构化道路检测

ｅｇｅｄｔ．Ｔｈｔｏｒｐｅｓｗｉｅｓｃｌｕａｉｎａｄｈｇｅｐｅｄｏｓｅｍｅｈｄｐｏｏｓｄｉｔｌｓａｃｌｔｎｉｈｒｓｅｄ，ｗｈｃａｉｆｅｏｕｓｅｈｏｉｈｓｔｓｓｒｂｔｒ — ｉ
满足实时性要求，具有良好的抗阴影的能力．
关键词：道路检测；图像处理；变形模板；结构化道路非中图分类号：Ｐ４．２Ｔ２２６文献标识码：Ａ文章编号：０１００（０７０－１２０１０ — ５５２０）６１０－６
（ｃｏｌｆｏｕｅｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｎｉｇＩｓｔｅｏｅｈｏｏｙＮａｉｎ１０９，ｈｎ）ＳｈｏｍｐｔＳｉｃｎｅｈｏｏｙＮａｉｎｔｕｆｃｎｌｇ，ｎｉｇ２００ＣｉａｏＣｒｅｊｎｉｔＴｊ
Ａｂｔａｔ：ＡｅｍｅｈｄｆｕｎｔｕｔｒｄｒａｅｅｔａｅｎａａｔｖｄｆｒｂｅｔｍｐｌｔＳｓｒｃｎｗｔｏｏｓｒｃｕｅｏｄｄｔｃｉｂｓｄｏｄｐｉｅｅｏｍａｌｅｏｎａｅｉｐｅｅｔｄ．Ｔｈｈａｅｏｅｔｍｐａｅｖｒｅｔｈｈｐｆｒａ．Ｔｈｏａｒａａｄｔｅｏｈｒａｅｒｓｎｅｅｓｐｆｎｗｅｌｔａｉｓｗｉｈｔｅｓａｅｏｏｄｅｒｄａｅｎｔｅｒａｈ
改变而改变，利用新生成的模板预测下一帧图像中可能出现的道路区域和非道路区域，别计算分道路区域和非道路区域的平均向量和协方差以及每一个像素点和平均向量间的Ｍａａｎｂｓ距ｈｌｏｉａ

基于低分辨率单目视觉的非结构化道路检测算法

Ｌ￡厂
（ｌｇｆｔｅｔｓＳｉｎｅｏｔｉａｒｌｉｅｓｙＣｏｌｅｏｈｍａｉｃｅｃ，ＳｕｈＣｈｎｍａｖｒｉ，Ｇｕｎｚｏ６ｈｎ）ｅＭａｃｉＮｏＵｎｔａｇｈｕ５３，Ｃｉａ１Ｉ０
摘要：为提高驾驶辅助系统对城市非结构化等复杂路况的检测能力，基于成本和功耗的考虑，提出了一种实用可行的实
时道路检测算法。采集的图像进行高斯滤波等前期处理，对采用ＨＳ颜色模型及高斯分布来描述路面颜色特征；过边缘增１通
Ｋｅｒｓｄｖｎｓｉｔｎｅｓｓｍ；ｒａｅｅｔｎｍｏｏｕａｉｉｎｒｇｏ — ｒｗｉｇＢｅｉｒｐｉｅｙｗｏｄ：ｒｉｇａｓｓａｃｙｔｉｅｏｄｄｔｃｉ；ｏｎｃｌｒｓｏ；ｅｉｎｇｏｎ；ｖｚｅｌｓｓｎ
ｒａｏｄｉｅＴｈｌｂｌ，ｒａ—ｉｒｐｒｄｒｂｓｎｓｆｈｌｏｉｍｅｖｌａｅ．ｅｌａｓｄ．ｒｅｒｉｉｔｅａｉｙｅｌｍｅｐｏｅｔａｏｕｔｅｓｏｅａｇｒｔａａｉｔｄｔｙｎｔｈｒｄ
ＡｂｔａｔＴｒｖｅｏｄｄｔｃｉｎａｉｔｆｒｉｇａｓｓｎｅｓｓｅｆｒｏｌｘｒａｃｓｕｓｕｔｅｂｎｒａｗａ，ｃｎｓｒｃ：ｏｉｍｐｏｅｈａｅｅｔｂｌｙｏｄｉｎｓｉａｃｙｔｍｍｐｅｄｓｈａｎｔｃｕｄｕａｄｙｏ — ｔｒｏｉｖｌｏｃｏｕｒｒｒｏｓｄｒｎｅｓｋｆｔｅｐｗｅｎｏｔａｒａ－ｉｒｃｉａｏｄｄｔｃｉｎａｐｏｃｏｌｘｕｂｎｒａｎｉｏｍｅｔｓｐｏｏｅ．ｉｅｉｇｔａｅｏｏｒｄｃｓ，ｌｍｅｐａｔｌａｅｅｔｐｒａｈｉｃｍｐｅａｏｄｅｖｒｎｎｒｐｓｄｈｈａｅｔｃｒｏｎｒｉ

自适应道路模型的非结构化道路检测算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｉｅｓｃａｎｎｏｔｂｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｔｅｃｔｅｄｉｎｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄｓ，ａｎｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｒｏａｄｍｏｄｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｘｔｒａｃｔｓｔｈｅｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ（ＲｏＩ）ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｇｒａｙｆｅａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄ，ａｎｄｕｓｅｓｔｈｅＨＳＶｓｐａｃｅｍａｐｔｏｓｅｇｍｅｎｔｔｈｅｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔｗｉｔｈｔｈｅｔｗｏｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＯｔｓｕａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｒｏａｄｂｏｕｎｄａｒｙｐｏｉｎｔｓｃａｎｂｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄｏｒｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｅｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｐｅｒｆｏｒｍｂｏｕｎｄａｒｙｐｏｉｎｔｓｆｉｔｔｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｓｄｅｐｅｎｄｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｏａｄｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｂｅａｐｐｌｉｅｄｎｏｔｏｎｌｙｔｏｓｔｒａｉｇｈｔｒｏａｄｓ，ｂｕｔａｌｓｏｔｏｃｕｒｖｅｄｒｏａｄｓ，ａｎｄｉｔｈａｓｇｏｏｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｔｏｒｏａｄｓａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｓｈａｄｏｗｓａｎｄｒｏａｄｗｉｔｈｕｎｃｌｅａｒｂｏｕｎｄａｒｉｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｏａｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄ；ｒａｎｄｏｍｓａｍｐｌｅｃｏｎｓｅｎｓｕｓ（ＲＡＮＳＡＣ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｂｏｕｎｄａｒｙｆｉｔｔｉｎｇ

非结构化道路识别方法研究

非结构化道路识别方法研究作者：贾嫣春晖李蕊来源：《科学时代·上半月》2012年第08期摘要：本文首先介绍了什么是结构化道路什么是非结构化道路，然后主要介绍目前较为常用的三种非结构化道路的识别方法，即基于道路特征的方法、基于道路模型的方法和基于神经网络的方法。

以及在各自方法中已经实现的具体的一些算法的思想，最后总结了三种方法的优缺点。

关键字：非结构化道路;道路识别;道路特征;道路模型;神经网络Abstract: this paper first introduced the what is structured way what is structured road, then this article introduces the more commonly used three kinds of unstructured road identification method, which based on the method of road features, based on the method of road model based on the method of neural network. And in their respective methods have been realized some of the algorithm of the specific ideas, finally summarized the advantages and disadvantages of the three methods.Key word: unstructured road; Road identification; Road features; Road model; Neural network 引言自主驾驶是目前研究的一个热点，而道路识别是自主驾驶系统中的一个重要组成部分，一些车辆行驶在路况极为恶劣的乡间道路或无路的野外环境下。

非结构化道路区域检测的协同学习方法

非结构化道路区域检测的协同学习方法在现代交通领域中，非结构化道路区域的检测一直是一个具有挑战性的问题。

非结构化道路通常缺乏清晰的车道线、标志和规则的路面形态，这使得准确检测其区域变得困难重重。

为了应对这一挑战，协同学习方法应运而生，为非结构化道路区域的检测提供了新的思路和解决方案。

首先，我们来了解一下什么是非结构化道路。

非结构化道路可以是乡村小道、未铺设的土路、山区的崎岖山路，或者是城市中的施工区域等。

这些道路没有明确的划分和标准化的标识，路面状况复杂多变，可能有坑洼、凸起、杂物，甚至会有临时的障碍物。

这与我们常见的结构化道路，如高速公路、城市主干道等，形成了鲜明的对比。

传统的道路检测方法在面对非结构化道路时往往力不从心。

例如，基于图像特征的方法可能会受到光照、阴影、天气等因素的影响，导致检测结果不准确。

而基于深度学习的方法虽然在一定程度上提高了检测性能，但仍然存在一些局限性，比如对小样本数据的泛化能力不足，或者在复杂场景下容易出现误判。

那么，协同学习方法是如何发挥作用的呢？协同学习强调的是多个学习主体之间的相互协作和信息共享。

在非结构化道路区域检测中，我们可以将不同类型的传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，看作是不同的学习主体。

这些传感器各自具有独特的优势和局限性，通过协同学习，可以实现优势互补，提高检测的准确性和可靠性。

以摄像头和激光雷达为例。

摄像头能够获取丰富的图像信息，包括道路的颜色、纹理和形状等，但在距离测量和恶劣天气条件下的表现不佳。

激光雷达则可以精确地测量物体的距离和形状，不受光照和天气的影响，但获取的信息相对较为稀疏。

通过将摄像头和激光雷达采集到的数据进行融合和协同学习，我们可以利用摄像头的图像信息来补充激光雷达数据的细节，同时利用激光雷达的精确距离测量来校正摄像头的视觉误差。

在协同学习中，数据融合是一个关键环节。

数据融合的方法有很多种，常见的有早期融合、中期融合和晚期融合。

非结构道路环境下的智能汽车质心侧偏角估计

计算技术与自动化Computing Technology and Automation第40卷第1期2 0 2 1年3月Vol. 40,No. 1Mar. 2 0 2 1文章编号：1003-6199( 2021 )01-0048 — 05DOI ： 10. 16339/j. cnki. jsjsyzdh. 202101009非结构道路环境下的智能汽车质心侧偏角估计王建锋l,2t,李娜1(1.长安大学陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心，陕西西安710064； 2.长安大学汽车学院，陕西西安710064)摘要：车辆质心侧偏角是描述车辆侧向运动状态的重要参量之一，其估计的精度直接彩响车辆的安全控制，传统的质心侧偏角估计方法不能满足非结构道路环境下的智能汽车质心侧偏角估计的要求。

通过建立3自由度智能汽车动力学模型，采用CarSim 和MATLAB 构建智能汽车整车参数化模型；基于扩展kalman 滤波(EKF)算法，设计非结构道路环境下的状态观测器对智能汽车质心侧偏角进行估计。

在高、低附着系数路面双移线工况和蛇形工况下，对状态观测器的估计效果进行联合仿真验证。

仿真结果表明：该方法能较精确地估计出非结构道路环境下智能汽车的质心侧偏角。

关键词：智能汽车；质心侧偏角；非结构道路;估计中图分类号:U461文献标识码：ASideslip Angle Estimation of Intelligent Vehicle in Unstructured Road EnvironmentWANG Jian-fengi'" ,LI Na 1(1・ Shaanxi Road Traffic Intelligent Detection and Equipment Engineering Technology Research Centre, Chang'an University, Xi'an,Shaanxi 710064,China ；2. Shool of Automobile, Chang f an University ,Xi ?an ,Shaanxi 710064,China)Abstract : Sideslip angle of vehicle is one o£ the important parameters to describe the lateral motion state o£ vehicles , andthe accuracy of its estimation directly affects the safety control of vehicles. The traditional sideslip angle estimation method can not meet the requirements of sideslip angle estimation of intelligent vehicles in unstructured road environment. Throughthe establishment of 3 —dof vehicle dynamics model , CarSim and MATLAB were used to construct the parametric model of the whole intelligent vehicle. Based on the extended Kalman filter (EKF) algorithm , a state observer was designed to esti mate sideslip angle of the intelligent vehicle. The estimation effect of the state observer was verified by the joint simulationunder the double lane change test and double lane change test of road with high and low adhesion coefficient. The simulationresults show that the proposed method can accurately estimate the sideslip angle of intelligent vehicle in unstructured road environment.Key words : intelligent vehicle ； sideslip angle ； unstructured road ； estimation非结构化道路环境复杂,通常没有车道线和明显的道路边界。

可通行区域检测算法

可通行区域检测算法有：
1.基于颜色的可行驶区域检测。

对于结构化或半结构化的路面，
颜色特征十分明显。

传统基于颜色的可行驶区域检测方法基于
高斯模型分离出背景路面与前景物体，在路面区域内车辆较少
时前景与背景间分割效果较好。

但当前景物体太多，颜色分布
范围广时，前景和背景分割成两个区域比较难。

可以利用机器
学习模型，通过手动标注的路面数据集，标注出路面和非路面
区域，贴上标签，用监督学习方法学习非路面和路面颜色分割
区域，通过学习得到路面的分割结果。

2.基于纹理的可行驶区域检测。

无论是结构化的路面还是非结构
化的路面，道路路面连续性决定路面的纹理能够基本保持一致。

可以利用纹理的一致性实现可行驶区域检测。

纹理提取最基本
的方法是使用Gabor滤波器，Gabor特征对边缘信息敏感，可
提取出边缘的方向。

Gabor滤波器具有受光照影响较小和尺度
不变性。

3.基于边缘的可行驶区域检测。

对于结构化和半结构化的路面，
有明显的道路边缘分界，提取这些道路的边缘分界，可以分割
出道路路面。

常用的边缘检测算子有Sobel、Prewitt等算子。

非结构化环境下车辆自主环境建模与轨迹规划方法研究

非结构化环境下车辆自主环境建模与轨迹规划方法研究摘要：随着智能交通的发展，车辆自主环境建模与轨迹规划方法成为智能驾驶技术研究的重要方向之一。

然而，非结构化环境下的车辆自主环境建模与轨迹规划仍然具有挑战性。

本文针对这一问题，综述了车辆自主环境建模与轨迹规划的研究现状，并提出了一种基于深度学习的车辆自主环境建模与轨迹规划方法。

该方法通过深度神经网络学习环境特征，并结合模型预测和控制方法进行轨迹规划。

实验结果表明，该方法能够在非结构化环境下实现车辆自主行驶，并具有一定的实用性。

关键词：智能驾驶、车辆自主环境建模、轨迹规划、深度学习1.引言随着智能交通的发展，智能驾驶技术得到了越来越广泛的应用。

车辆自主环境建模与轨迹规划是智能驾驶技术研究的重要方向之一。

传统的车辆自主环境建模与轨迹规划方法大多依赖于手工设计的特征和规则，而这种方法难以适应复杂的非结构化环境，如城市道路、乡村道路等。

因此，如何在非结构化环境下实现车辆自主环境建模与轨迹规划是当前智能驾驶技术研究的重要问题之一。

2.车辆自主环境建模的研究现状车辆自主环境建模是指车辆通过传感器获取环境信息，并对环境进行建模和描述的过程。

现有的车辆自主环境建模方法大多采用传感器融合技术，如激光雷达、相机、GPS等，进行环境感知和建模。

例如，LIDAR和相机融合的方法可以获取精准的道路信息，但是无法处理复杂的障碍物和不良天气情况。

为了解决这些问题，近年来，深度学习技术被广泛应用于车辆自主环境建模。

深度学习是一种通过多层神经网络学习特征提取的机器学习方法。

通过深度学习，可以学习到更加丰富的环境特征，具有吸收大量数据的能力，同时能够处理复杂的非线性关系。

深度学习在车辆自主环境建模中应用的代表是卷积神经网络（CNN）。

例如，Zhang等人采用了一种基于CNN的方法，可以通过感知数据进行高精度的立体重建和物体识别。

这种方法能够在复杂的环境下实现高精度的车辆自主环境建模。

3.车辆自主轨迹规划的研究现状车辆自主轨迹规划是指车辆根据环境模型和目标，确定自身行驶路线的过程。

基于机器视觉的非结构化道路检测算法研究

基于机器视觉的非结构化道路检测算法研究
魏武;龚树锋
【期刊名称】《传感器与微系统》
【年(卷),期】2010(029)001
【摘要】提出了一种提高非结构化道路边缘检测实时性和准确性的算法.该算法中首先对原始道路图像进行中值滤波,抑制随机噪声,并选择基于双峰法的多阈值Otsu 方法进行图像分割,使分割效果和分割时间得到优化.通过Canny算子进行初次边缘检测,然后,采用数学形态学修正,从而得到完整、清晰的道路边缘图像.仿真结果表明:该非结构化道路检测方法具有良好的实时性和准确性.
【总页数】3页(P39-41)
【作者】魏武;龚树锋
【作者单位】华南理工大学自动化科学与工程学院,广东,广州,510640;华南理工大学自动化科学与工程学院,广东,广州,510640
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4
【相关文献】
1.基于多模型结合优化的非结构化道路检测算法 [J], 刘媛;宋晓琳;张伟伟
2.基于小波变换和K-means的非结构化道路检测 [J], 熊思;李磊民;黄玉清
3.基于机器视觉的非结构化道路检测与障碍物识别方法 [J], 宋怀波;何东健;辛湘俊
4.基于二维熵与自适应模板的非结构化道路检测 [J], 牛牧原;张春阳;林晓;程远燊
5.基于最大熵和边缘信息的非结构化道路检测 [J], 王翔; 张娟; 方志军
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基于改进神经网络的火车票号识别算法研究

基于改进神经网络的火车票号识别算法研究作者：刘娴王柯琦来源：《计算技术与自动化》2021年第04期摘要：为使智能光网络（ASON）在受灾时各等级协定（SLA）波长业务重获局向资源，研究了一种风险规避算法。

首先通过构建动态损毁数学模型为不同SLA等级波长业务的连接分别设定稳定度阈值条件。

然后借鉴启发式算法计算思想为受灾的各等级SLA波长业务分别制定自愈策略。

再根据灾后通路资源需求变化设计带宽重置方案以保证灾后SLA业务的生存性。

仿真表明，算法在稳健性、失效率、呼损率多指标中均有良好的优势。

关键词：智能光网络;业务等级;阈值;局向中图分类号：TN929 文献标识码：A随着大数据和云计算技术的实施，传统光传送网络各项性能指标[1]已不足以应对大数据业务对光网络载荷带来的挑战。

在这样的背景下，具有高速传输能力和充足带宽资源的ASON 顺势而生，一跃成为部署云计算和大数据技术的首选骨干网络架构。

可想而知，若这样的骨干网络一旦遭遇因不可预估的自然灾害[2]引发局部网络故障，势必面临不同SLA波长业务失效的风险。

因此在面对自然灾害的情形下，如何高效地规避SLA波长业务失效的风险便成为业界讨论的焦点。

目前，针对该领域的研究已有一定的进展。

诸如：多径路由机制，主张通过计算出基于链路分离的多个通路资源来共同承载某个波长业务连接请求，并允许这些多个通路将其闲置带宽资源向其他波长业务开放。

以此改善全网对波长业务请求连接的成功率，降低波长业务失效的风险概率。

基于SLA的动态自愈算法，根据网络状态参量实时变化情况为SLA波长业务连接请求制定多个路由转发方案的同时，对通路的带宽资源实施降级以提高波长业务连接请求的概率，将业务出现中断风险的概率降至最低。

ASON生存算法，则通过引入风险的数学概率模型来实施波长通路资源的保护，并在网络出现局部故障后通过为中断的SLA波长业务规划出风险系数较低的路由局向，以提升全网的生存性。

对于基于SRLG[3]的自愈技术，其核心思想是为SRLG建立一个风险概率数学模型，优化所选的通路对资源来为波长业务的连接请求配置科学的局向，进而最小化链路拥塞度，提高业务连接的可靠程度。

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使用３～５个高斯模型表示图像中各个像素点的特征．首先，为充分利用彩色图像信息，将图像用一系由于图像受光照、阴影等影响，建立列特征图表示，
６３种特征图模型１．１）ＹＵＶ颜色模型．ＹＵＶ由亮度信号Ｙ和２个色［］
，，ＬＩＵＹｕａｎＳＯＮＧＸｉａｏｌｉｎＺＨＡＮＧＷｅｉｅｉ－－ｗ
（，ＳｔａｔｅＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏｆＡｄｖａｎｃｅｄＤｅｓｉｎａｎｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｆｏｒＶｅｈｉｃｌｅＢｏｄｙｙｇｇｙ，）ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈａｎｓｈａ４１００８２，Ｃｈｉｎａｙｇ
基于多模型结合优化的非结构化道路检测算法
刘媛，宋晓琳，张伟伟
（）湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，湖南长沙４１００８２摘要：非结构化道路检测一直是道路检测算法中的难点．提出一种基于彩色混合高斯模型与抛物线模型相结合的优化的非结构化道路检测算法．首先采用中值滤波和二次采样法将待处理彩色图像由高分辨率变为低分辨率图像，并对图像进行光照补偿；然后建立基于优化聚类中心的Ｋ－ｍ通过最小二乘法求解ｅａｎｓ算法的混合高斯模型，左右道路抛物线模型参数；最后完成对道路边界线的拟合，实现其提取．实验结果表明，该算法对光照不均、阴影等提高了运算速度，具有一定的鲁棒性和实时性．影响的图像处理具有较强的抗干扰性，关键词：非结构化道路检测；光照补偿；彩色混合高斯模型；抛物线道路模型Ｋ－ｍｅａｎｓ算法；）中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：１００６７５４Ｘ（２０１３０２０１５７０６－－－
并受阴影和水迹的影响，道路清晰道路边界的道路，区域和非道路区域难以区分．目前国内外对非结构化道路的检测算法还处于研究阶段，大多数的道路检测系统只能检测一定限制条件下的道路模型，还
］１２－不够成熟［由于非结构化道路中道路和非道路之．
［］５６－［３］
抗干扰性和实机器视觉的智能车辆导航的鲁棒性、时性．和基于
、基于道路模型匹配
［４］
．
１构建彩色特征混合高斯模型
１．１混合高斯模型方法研究表明，在非同质环境下，如在树荫、障碍物基于混合高斯模型（的非结构化等干扰下，ＧＭＭ）道路识别方法相对于其他基于特征的识别方法具有
间的对比变化较大，很少有标准的道路模型适合于非结构化道路，因此，对于非结构化道路的研究不像
·１５８·
工程设计学报
第２０卷
结构化道路那样有多种可用的优先模型．目前，针对非结构化道路识别算法主要有３种：基于道路特征分割神经网络方法
：ＡｂｓｔｒａｃｔＵｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎａｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｎｔｈｅｒｏａｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｓ．Ａｎ－－ｙｇｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｒｏａｃｈｂａｓｅｄｏｎｃｏｌｏｒＧａｕｓｓｉａｎｍｉｘｔｕｒｅｍｏｄｅｌａｎｄｍｏｄｅｌａｒａｂｏｌｉｃ－ｐｐｐｗａｓｗｅｔｏｏｋｔｈｅｆｕｌｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｌｏｒｉｍａｅａｎｄａｌｏｗｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｌｏｒｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔｒｏｄｕｃｅｄ－－ｇｐｐ，ｉｍａｅｂａｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆａｖｅｒａｉｎｆｉｌｔｅｒｉｎａｎｄｓｕｂｓａｍｌｉｎｎｄｈａｄｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｃｏｍｅｎｓａ－－ｇｙｇｇｇｐｇａｐｔｉｏｎ．ＴｈｅｎｗｅｆｏｒｍｕｌａｔｅｄＧａｕｓｓｉａｎｍｉｘｔｕｒｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＫ－ｍｅａｎｓａｌｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｗａｓｏｔｉ－ｇｐｍｉｚｅｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｃｅｎｔｅｒｆｏｒｔｈｅｒｏａｄａｒｅａａｎｄｔｈｅｏｔｈｅｒａｒｅａｓ．Ｎｅｘｔｗｅｓｏｌｖｅｄｔｈｅｓｅａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｇｐ，ａｎｄｌｅｆｔｒｏａｄｍｏｄｅｌｓｂｔｈｅｌｅａｓｔｓｕａｒｅｍｅｔｈｏｄ．Ｌａｓｔｌｅｆｉｔｔｅｄｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｏｆｒｉｈｔａｒａｂｏｌｉｃｇｐｙｑｙｗｙｔｈｅｒｏａｄａｎｄａｃｈｉｅｖｅｄｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｉｔ．Ｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓａｒｏａｃｈｈａｓｐｐｐ，ａａｉｎｓｔｕｎｅｖｅｎｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｓｈａｄｏｗｓａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｉｍｒｏｖｉｎｔｈｅｓｅｅｄ．ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｒｏｃｅｓｓｉｎｇｙｐｇｐｐｇ：；；ＫｅｗｏｒｄｓｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｃｏｍｅｎｓａｔｉｏｎｃｏｌｏｒＧａｕｓｓｉａｎｍｉｘｔｕｒｅｍｏｄ－－ｐｙ；Ｋ－ｍｅｌｅａｎｓａｌｏｒｉｔｈｍ；ｍｏｄｅｌａｒａｂｏｌｉｃｇｐ基于机器视觉的智能车辆导航是智能交通运输系统（的重要组成部分，而ＩＩＴＳ）ＴＳ的关键技术之一是道路的检测．实际的道路一般可分为结构化道结构化道路一般是指高速路和非结构化道路两类．公路和部分结构化较好的公路，具有较清晰的车道此种类型的道路拥有明显的特征，检线和道路边界．测算法较成熟．非结构化道路一般指没有道路线和
［８］
般认为道路和非道路区域均符合高斯分布，如式（）：１（ｘ－ｕ１ｎ），ｅｘｐ２２ σ ｎ２ π σ ｎ槡
２
ｘ）＝ｐ（
（）１
Ｔ，其中，ｘ为多维向量，ｘ＝［ＲＧＢ］ σ ｎ为模型协方差，ｕｎ为模型均值．
第２０卷第２期２０１３年４月
工
程
设
计
学
报Hale Waihona Puke ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎＤｅｓｉｎｇｇｇ
Ｖｏｌ．２０Ｎｏ．２Ａｒ．２０１３ｐ
：／．ｉｓｓｎ．１００６ＤＯＩ１０．３７８５７５４Ｘ．２０１３．０２．０１４－ｊ
Ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｒｏａｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｌｅ－ｇｐｍｏｄｅｌｓａｎｄｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐ
收稿日期：２０１２０７２５．－－）基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１１７５１５９．，：作者简介：刘媛（女，山东沂水人，硕士生，从事汽车交通安全、图像处理等研究，１９８７—）Ｅ－ｍａｉｌｌｉｕｕａｎ２００８１９４５＠１６３．ｃｏｍ．ｙ：通信联系人：宋晓琳，教授，博士生导师，Ｅ－ｍａｉｌｈｕｋｉｎｓｕｎｉｎａ．ｃｏｍ．＠ｓｇ
１５］较高的鲁棒性［所采集的道路图像是彩色的，一．
在非结构化道路检测道路模型的研究中，道路特征分割算法是将道路图像分割为道路区域和非道路区域，然后用边缘检测算法提取道路边缘．基于道