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基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

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  • 【题名】:基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测
  • 【年份】:2021
  • 【作者】:孟祥环,罗素云
  • 【关键词】:天空识别  像素偏转模型  BP神经网络  Mask-Rcnn
  • 【摘要】:图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法。首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别。为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、Ye Hu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用Cam Vid数据集的天空类进行算法精度的定量分析。
  • 【期刊名】:智能计算机与应用
  • 【分类号】:TP391.41;TP181
  • 【期号】:第4期
  • 【作者简介】:孟祥环(1994-),男,硕士研究生,主要研究方向:机器视觉和图像处理;罗素云(1975-),女,博士,副教授,主要研究方向:智能车辆环境感知及控制。
  • 【作者单位】:上海工程技术大学机械与汽车工程学院
  • 【页码】:104-109
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