基于二维熵与自适应模板的非结构化道路检测

针对非结构化道路存在阴影、积水、结构多变等干扰,传统检测算法鲁棒性与实时性不高的问题,本文采用二维熵分割与自适应模板相结合的非结构道路检测算法。在二维最大熵分割基础上,引入自适应模板进行特征提取。采用SVM分类器,优化分割效果。考虑边界区域特征,利用改进分块算法,快速提取边界点。采用改进的随机最小二乘法拟合曲线,降低干扰点影响。实验结果表明,与两种传统方法相比,在5类场景下,平均准确率分别提高19.3%和5.3%,具有较强的鲁棒性与精确度。