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針對智能車輛在非結構化道路識別中需要采用眾多的特征參數(shù)，增加了特征融合識別難度與計算復雜度，并且部分背景與道路區(qū)域存在相似性會產(chǎn)生道路識別的誤分、誤判的問題，提出了一種基于主成分分析的支持向量機（ PCA-SVM）準則改進區(qū)域生長的非結構化道路識別算法。首先，對非結構化道路顏色、紋理等復雜特征信息進行提取，采用PCA對提取的特征信息進行降維；然后，利用降維后的主元特征對SVM進行訓練后作為復雜道路單元格的分類器。利用道路位置、起始單元格等先驗知識以及道路邊界單元格統(tǒng)計特征改進區(qū)域生長方法，在單元格生長時利用分類器判別，排除誤判區(qū)域。實際道路檢測結果表明，所提算法具有較好的魯棒性，能夠有效識別非結構化路面區(qū)域。對比結果表明，所提算法在保證準確率的同時，將10余維復雜特征信息壓縮為3維主元特征，相比傳統(tǒng)算法可縮短計算時間一半以上。針對背景與道路相似區(qū)域造成的傳統(tǒng)算法lOqo左右的誤判問題，所提算法能夠有效排除。在野外環(huán)境下基于視覺的局部路徑規(guī)劃與導航方面，所提算法為縮短識別時間、排除背景干擾提供了可行途徑。
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