[发明专利]一种基于机器学习识别与图像分割的盲道识别定位算法在审
| 申请号： | 201811632666.3 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109726681A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | 魏彤;周银鹤 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06T7/73 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于机器学习识别与图像分割的盲道图像定位算法，首先通过双目摄像头采集道路图片进行盲道检测，利用双目视觉得到的三维信息对采集到的图像进行处理，把倾斜视角下的道路图像转换为鸟瞰视角图像，消除射影变换带来的盲道失真；进而使用变换后的图像作为训练的正负样本，通过LBP算子提取样本图像纹理特征向量，利用Adaboost算法离线训练盲道识别分类器，用分类器在线识别盲道区域；最后对识别结果进行形态学操作，利用标记分水岭算法精确分割盲道区域，通过canny算子与霍夫变换确定盲道区域边界线，并定位盲道中心线。本发明通过盲道独特的纹理特征识别盲道，能够同时识别不同颜色的盲道，满足了视觉导盲仪中盲道定位功能的实际应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 盲道 盲道区域 基于机器 盲道识别 图像分割 分类器 标记分水岭算法 纹理特征向量 采集 图像 双目摄像头 形态学操作 道路图像 定位功能 定位算法 霍夫变换 离线训练 盲道中心 倾斜视角 三维信息 射影变换 视角图像 双目视觉 算子提取 图像定位 纹理特征 样本图像 应用需求 在线识别 正负样本 导盲仪 边界线 算法 失真 视觉 分割 学习 转换 检测 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习识别与图像分割的盲道图像定位算法，其特征在于：首先通过双目摄像头采集道路图片进行盲道检测，利用双目视觉得到的三维信息对采集到的图像进行处理，把倾斜视角下的道路图像转换为鸟瞰视角图像，消除射影变换带来的盲道失真；进而利用变换后的图像作为训练的正负样本，通过LBP算子提取样本图像纹理特征向量，利用Adaboost算法离线训练盲道识别分类器，然后利用分类器在线识别盲道区域；最后对识别结果进行形态学操作，利用标记分水岭算法精确分割盲道区域，通过canny算子与霍夫变换确定盲道区域边界线，并定位盲道中心线。
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