基于MSA不变矩的道路导向标线分类  

Road oriented marking classification based on MSA invariant moment

作　　者：谢锦[1,2] 蔡自兴[1] 唐琎[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083 [2]湖南师范大学工学院,长沙410081

出　　处：《中国图象图形学报》2011年第8期1418-1423,共6页Journal of Image and Graphics

基　　金：国家自然科学基金重大专项重点项目(90820302);国家自然科学基金项目(60805027);国家博士点基金项目(200805330005)

摘　　要：针对公路复杂行车环境中前方道路导向标线的识别问题,利用具有仿射不变性的多尺度自卷积(MSA)矩,并融合坚固度和方向等图像区域特征,构造出一种适于道路导向标线的图像形状描述子,然后应用支持向量机(SVM)进行图像目标分类。实验结果表明,该描述子具有近似射影不变性,能有效应用于不同视角和发生部分遮挡的道路导向标线分类。To solve the road oriented marking recognition problem in complex driving environment, this paper presents a novel approach with two steps ： 1 ） merge multi-scale autoeonvolution （MSA） moment with affine invariant and image region property to define a new feature descriptor to describe road oriented marking; 2） apply support vector machine （SVM） to classify the image objects. The experimental data demonstrate that the new descriptor has an approximate projective invariance and is suitable for road oriented marking classification in different visual angles and partly being occluded .

关 键 词：道路导向标线 多尺度自卷积 仿射不变矩 支持向量机 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]