•En ny vägdetekteringsmetod för autonoma navigationssystem (AVNS) föreslås. •En grov väg region segmentering metod i komplex bakgrund baserad på mörk kanal föreslås. •Tre effektiva mjuka omröstningsregler föreslås för att skilja vägen från segmenterade regioner. •Mått av bildexperiment, statistik och jämförelser verifierar den föreslagna metodens prestanda. Abstrakt. Visionsbaserad vägutvinning är i huvudsak viktig inom många områden, t.ex. för intelligent trafik, robotnavigering och så vidare. Det är dock fortfarande mycket svårt att upptäcka vägar i städer eller på ostrukturerade vägar, och de befintliga metoderna är ofta mycket komplicerade att beräkna. I detta dokument rapporteras en ny och effektiv metod för vägdetektering i utmanande scener. För det första föreslås en mörkkanalsbaserad bildsegmentering för att skilja en grov vägregion från ett komplext bakgrundsbuller, som är tänkt att minska arbetsbelastningen vid vägdetektering. I stället för att använda den konventionella pixelmässigt mjuka röstningen föreslås dessutom en ny röstningsstrategi baserad på den försvinnande punkten och de segmenterade regionernas egenskaper för att ytterligare minska beräkningstiden för vägutvinningssteget. Slutligen väljs den segmenterade region som har det högsta röstvärdet som vägregion. Experimentella resultat visade att den föreslagna algoritmen visar överlägsen prestanda i olika typer av vägscener. Det kan avlägsna störningar från fotgängare, fordon och andra hinder. Vår metod är ungefär 40 gånger snabbare i detektionshastighet, jämfört med en nyligen välkänd metod.
Li, Ding Ref föreslog en vägdetekteringsmetod för det autonoma navigationssystemet.
Road detection algorithm for Autonomous Navigation Systems based on dark channel prior and vanishing point in complex road scenes
{'venue': 'Robotics Auton. Syst.', 'journal': 'Robotics Auton. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}