一种结合深度学习和随机森林的地平线检测方法

摘要

地平线检测是道路方向的重要特征,在智能驾驶等实际应用中起着至关重要的作用.已有检测方法大多在拥挤的道路等复杂场景中,检测效果受环境影响较大,并且检测的计算复杂度较高.针对实际生活中,复杂道路场景的地平线检测问题,提出了一种基于深度学习与随机森林相结合的地平线检测方法.该方法首先是利用深度学习模型进行深度特征提取,然后将得到的深度特征用于随机森林训练,最后采用随机森林回归投票方式得到地平线检测结果.实验结果表明,本文方法检测效果较好.不仅在笔直的道路上检测结果与真实值比较相近,而且在阴影区域以及弯道中的预测值也基本与真实值重合,表明该方法鲁棒性强,能够很好的用于复杂道路场景中的地平线检测.