基于RGB相机的雪地森林环境道路检测
计算机视觉与模式识别
2022-12-19 v1
摘要
自动驾驶技术在过去几年中获得了大量发展动力。对于勘探领域，导航是自主作业的重要关键。在雪地环境等困难场景下，道路被积雪覆盖，仅使用基本技术无法在此情况下进行道路检测。本文介绍了使用RGB相机在森林环境中检测积雪道路的方法。该方法将噪声滤波技术与形态学操作相结合以对图像成分进行分类。通过假设所有道路均被积雪覆盖，并将积雪部分定义为道路区域。从道路的透视图像来看，道路的消失点是限定道路区域范围的要素之一。该消失点通过拟合三角形技术求得。算法的性能通过两个误差值评估：False Negative Rate（漏检率）与False Positive Rate（误检率）。误差表明，该方法在直道检测上效率高，但在弯道检测上性能较低。该道路区域将在未来工作中结合相机的深度信息以检测障碍物。
引用
@article{arxiv.2212.08511,
title = {Road Detection in Snowy Forest Environment using RGB Camera},
author = {Sirawich Vachmanus and Takanori Emaru and Ankit A. Ravankar and Yukinori Kobayashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.08511},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 9 figures, conference proceeding