公开(公告)号：CN108256455B

公开(公告)日：2021-03-23

申请号：CN201810015224.8

申请日：2018-01-08

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 付方发 ,  王瑶 ,  徐伟哲 ,  王宇哲 ,  牛娜 ,  蔡祎炜 ,  王进祥 ,  王永生 ,  来逢昌 ,  谭紫阳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34

Abstract: 一种基于消失点的道路图像分割方法，涉及一种图像处理方法。以解决传统的基于双目匹配的道路识别算法存在的道路识别结果的准确率较低、算法运行时间较长，以及基于深度学习道路识别算法的道路识别结果的准确率容易受到样本数据的影响的问题。本发明利用消失点的特性将图像中的道路部分与道路上空部分分隔开，这样就可以去掉图像中道路上空部分的冗余信息，提取去除道路上空部分后的道路彩色图像放入基于深度学习算法进行训练，或直接利用基于双目匹配的道路识别算法处理，去掉道路上空部分的冗余信息后图像整体面积减小，所以本算法缩短了运行时间，同时提高了道路识别的准确率，最终能够快速、高准确率的得到可行驶道路区域的图像。本发明用于图像处理技术领域用。

公开(公告)号：CN108256455A

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201810015224.8

申请日：2018-01-08

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 付方发 ,  王瑶 ,  徐伟哲 ,  王宇哲 ,  牛娜 ,  蔡祎炜 ,  王进祥 ,  王永生 ,  来逢昌 ,  谭紫阳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34

Abstract: 一种基于消失点的道路图像分割方法，涉及一种图像处理方法。以解决传统的基于双目匹配的道路识别算法存在的道路识别结果的准确率较低、算法运行时间较长，以及基于深度学习道路识别算法的道路识别结果的准确率容易受到样本数据的影响的问题。本发明利用消失点的特性将图像中的道路部分与道路上空部分分隔开，这样就可以去掉图像中道路上空部分的冗余信息，提取去除道路上空部分后的道路彩色图像放入基于深度学习算法进行训练，或直接利用基于双目匹配的道路识别算法处理，去掉道路上空部分的冗余信息后图像整体面积减小，所以本算法缩短了运行时间，同时提高了道路识别的准确率，最终能够快速、高准确率的得到可行驶道路区域的图像。本发明用于图像处理技术领域用。