【摘 要】
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为解决复杂环境下铁轨边缘识别问题,提出一种基于显著性特征的复杂环境铁轨识别方法:通过引入多尺度Gabor能量算子和环境抑制算子,建立基于视觉机制的边缘检测模型,实现铁轨
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(2016JJ4117)
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为解决复杂环境下铁轨边缘识别问题,提出一种基于显著性特征的复杂环境铁轨识别方法:通过引入多尺度Gabor能量算子和环境抑制算子,建立基于视觉机制的边缘检测模型,实现铁轨边缘特征的检测,并对环境干扰信息进行抑制;建立铁轨显著性评价模型,对检测结果中对非铁轨边缘进行滤除;提出基于统计学的铁轨特征增强方法,对铁轨边缘片段进行连接增强。试验结果表明,该方法对于光照变化和噪声干扰的鲁棒性较强,相比其他的边缘检测方法,更适用于复杂环境下的铁轨识别,同时可以应用于相似检测环境下的其他场景。
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