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论文类型：期刊论文

发表时间：2014-11-15

发表刊物：兵工学报

收录刊物：PKU、ISTIC

期号：S1

页面范围：62-67

ISSN号：1000-1093

关键字：控制科学与技术;无人地面车辆;支持向量机;径向基函数;核函数;水体障碍

摘要：针对野外环境下水体障碍物检测领域,从视觉信息中发掘水体区域存在的显著特征,并加入机器学习算法,提取水体特征描述符,用支持向量机(SVM)检测方法检测水体障碍物。基于S/V颜色特征与灰度共生矩阵,提出一种利用水体颜色和纹理特征的描述符检测野外水体的方法。在统计大量水体障碍物颜色和纹理特征的基础上,采用SVM训练分类器,针对实际问题通过实验选择RBF核函数和采样窗口尺寸,并优化RBF核函数参数,提高分类器非线性问题的解决能力。试验证明本文方法能够有效监测越野环境中水体障碍物,可提高水体检测的准确性和鲁棒性。