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基于小波模极大值和SVM的智能车辆障碍物检测

作者:沈志熙; 黄席樾; 权循宝; 李晓伟智能车辆障碍物检测小波模极大值支持向量机复杂交通场景

摘要:针对复杂交通场景中智能车辆前向障碍物检测问题,根据障碍物的后视视觉特征,提出了一种基于小波模极大值和支持向量机的障碍物检测方法。利用小波变换对奇异信号的多尺度分析,并结合障碍物先验知识的多特征组合,对候选障碍物区域进行检测;构建了一种适合于交通场景中障碍物分类的二叉树支持向量机(BT-SVM)多类分类器,对候选障碍物区域进行确认识别。将该方法应用于高速公路、城区道路等多种交通场景中,实车实验结果表明了本方法的有效性、实时性和通用性。

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工程科学与技术

《工程科学与技术》(双月刊)创刊于1957年,由中华人民共和国教育部主管,四川大学主办,CN刊号为:51-1773/TB,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《工程科学与技术》主要刊登水利与土木工程、化学与化学工程、材料科学与工程、机械工程、信息工程、电气工程、环境科学与工程、应用物理等工程学科方面研究、开发以及应用的有创造性的学术论文。优先刊登科学与技术领域中探索研究的新成果以及得到自然科学基金资助或重大攻关项目的科研成果。读者对象为高等院校理工类师生、科研人员和工程技术人员。 

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