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Adaptive unstructured road detection using close range stereo vision

机译:使用近距离立体声视觉的自适应非结构化道路检测

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摘要

Detection of road regions is not a trivial problem especially in unstructured and/or off-road domains since traversable regions of these environments do not have common properties unlike urban roads or highways. In this paper a novel unstructured road detection algorithm that can continuously learn the road region is proposed. The algorithm gathers close-range stereovision data and uses this information to estimate the long-range road region. The experiments show that the algorithm gives satisfactory results even under changing light conditions.
机译:道路区的检测不是一个微不足道的问题,特别是在非结构化和/或越野领域,因为这些环境的可遍历区域与城市道路或高速公路不同。 本文提出了一种新颖的非结构化道路检测算法,可以不断学习道路区域。 该算法收集近距离的立体数据,并使用此信息来估计远程道路区域。 实验表明,即使在变化的光线条件下,该算法即使在变化的情况下也能提供令人满意的结果。

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