文档名：基于棒状像素的前景障碍物识别算法
摘要：障碍物分类是智能交通应用的核心功能.本文提出了一种探测和识别道路场景下车辆与行人的算法.首先,建立棒状像素(Stixel)并由图像坐标转换至世界坐标,投影生成鸟瞰图;然后,借助聚类算法,得到原图像中待识别区域;之后,提取灰度稠密尺度不变特征变换(gray-DSIFT)特征并利用费歇尔向量(FV)编码;最后,选用随机森林(RF)分类器区分前向车辆与行人.实验结果表明:提出的方法能够有效地区分前景障碍物中出车辆与行人,提高了前期探测障碍物的效率.
作者：胡福志 权悦 国海 张平娟Author：HUFuzhi QUANYue GUOHai ZHANGPingjuan
作者单位：安徽科技学院电气与电子信息工程学院,安徽蚌埠233000
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(8)
分类号：TP368.1
关键词：棒状像素 障碍物分类 灰度稠密尺度不变特征变换 费歇尔向量
Keywords：Stixel obstacleclassification gray-densescaleinvariantfeaturetransform(gray-DSIFT) Fishervector(FV)
机标分类号：TP391.41TP242U491
在线出版日期：2023年8月25日
基金项目：安徽省高等学校科学研究项目基于棒状像素的前景障碍物识别算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(8)胡福志 权悦 国海 张平娟障碍物分类是智能交通应用的核心功能.本文提出了一种探测和识别道路场景下车辆与行人的算法.首先,建立棒状像素(Stixel)并由图像坐标转换至世界坐标,投影生成鸟瞰图;然后,借助聚类算法,得到原图像中待识别区域;之后,提...参考文献和引证文献
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