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为解决算法生成纹理地图时时间耗费量大的问题,提出采用KD-tree算法对数据结构进行划分、减小KNN算法搜索复杂度、提高搜索速度的方法.针对基于纹理基元的分类算法无法准确检测室外某些纹理相似性较高的自然场景,提出加入颜色特征、设置相应权值构建混合模型的方法.实验结果表明,基于KD-tree的KNN算法可缩短分类时间、满足实时性的要求,基于纹理基元与颜色的分类算法在室外自然场景中能够获得较高的分类精确度.  相似文献   
2.
室外道路检测与跟踪是移动机器人完成室外环境探索和自主导航的基础和前提.针对室外机器人工作环境复杂、光照多变等特点,提出了一种适用于室外道路实时检测与跟踪的算法.首先将CCD摄像头获得的画面通过预处理,提取视频画面的感兴趣区域(ROI)并转化为HSV颜色空间下的图像,然后通过改进的自适应阈值分割法(Otsu)获得道路图像的边缘信息,采用抗干扰能力较强的霍夫(Hough)变换得出画面中的可通行区域,最后采用加权马氏距离判别法跟踪可通行区域.实验表明,该算法在室外环境下具有较好的道路识别跟踪能力和实时性.  相似文献   
3.
融合背景信息的改进粒子滤波跟踪算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为消除传统粒子滤波算法在跟踪目标受到相似背景干扰和遮挡时,容易造成跟踪误差增大或跟踪失效的影响,提出融合背景信息的改进粒子滤波跟踪算法.利用对数似然函数将背景信息融入目标模型,并将目标分为多个子区域增强目标模型的可靠性,有效克服了相似背景对目标的干扰;然后存储一定时间的历史轨迹信息,通过最小二乘法进行拟合并预测下一帧目标出现的位置,有效克服了遮挡对跟踪的影响.实验结果表明,该算法比传统的粒子滤波算法具有更强的抗背景干扰能力,在遮挡情况下也有更好的跟踪精度.  相似文献   
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