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針對智能車輛在非結構化道路識別中需要采用眾多的特征參數，增加了特征融合識別難度與計算復雜度，并且部分背景與道路區域存在相似性會產生道路識別的誤分、誤判的問題，提出了一種基于主成分分析的支持向量機（ PCA-SVM）準則改進區域生長的非結構化道路識別算法。首先，對非結構化道路顏色、紋理等復雜特征信息進行提取，采用PCA對提取的特征信息進行降維；然后，利用降維后的主元特征對SVM進行訓練后作為復雜道路單元格的分類器。利用道路位置、起始單元格等先驗知識以及道路邊界單元格統計特征改進區域生長方法，在單元格生長時利用分類器判別，排除誤判區域。實際道路檢測結果表明，所提算法具有較好的魯棒性，能夠有效識別非結構化路面區域。對比結果表明，所提算法在保證準確率的同時，將10余維復雜特征信息壓縮為3維主元特征，相比傳統算法可縮短計算時間一半以上。針對背景與道路相似區域造成的傳統算法lOqo左右的誤判問題，所提算法能夠有效排除。在野外環境下基于視覺的局部路徑規劃與導航方面，所提算法為縮短識別時間、排除背景干擾提供了可行途徑。
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