基于机器视觉的非结构化道路检测与障碍物识别方法

为了实现非结构化道路检测与障碍物的识别,提出了一种基于最小错误率贝叶斯决策与Hough变换相结合的非结构化道路检测与障碍物识别算法。算法首先将Otsu多阈值理论引入到最小错误率贝叶斯决策中并进行图像分割,然后利用Hough变换进行道路检测、提取出纯路面区域并再次进行路面分割,最后根据分割结果进行路面障碍物定位。结果表明,该算法能够有效实现非结构化道路的检测与障碍物的识别,在光影、照度变化、水渍等不利因素影响较小的情况下,具有较好的鲁棒性。