道路場景中的馬爾科夫隨機場方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、道路場景分割是機器人環(huán)境理解中十分關(guān)鍵的部分，傳統(tǒng)的道路場景分割算法對于不同的場景可能會產(chǎn)生誤分割的情況。如何能減少道路場景分割中的誤分割率，是道路場景分割所面臨的一個緊要問題。
　　 針對道路場景分割可能會使得不同環(huán)境下的道路產(chǎn)生誤分割的情況，本文對馬爾科夫隨機場方法進行了研究:
　　 (1)研究了馬爾科夫隨機場方法及其相關(guān)理論，并應(yīng)用到道路場景分割中。使用ICM、模擬退火等方法對馬爾科夫隨機場中的能量進行優(yōu)化，使道路

2、場景得到分割。
　　 (2)研究了灰度共生矩。結(jié)合馬爾科夫隨機場方法和灰度共生矩，對其中的能量函數(shù)進行改進。對于道路場景，使用馬爾科夫隨機場方法計算道路場景中的能量，并且通過修改馬爾科夫隨機場方法中的勢函數(shù)來改進馬爾科夫隨機場方法中的能量。研究了粒子群算法的基本框架和原理，借助粒子群算法的基本框架，對于得到的道路場景能量信息，使用粒子群算法對其進行優(yōu)化，從而得到道路場景分割結(jié)果。
　　 (3)研究了基于GraphCut道

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