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Uso de GMM y SCMS para la extracción precisa de la línea central de la carretera a partir de la imagen clasificada
La extracción de la línea central de la carretera a partir de la imagen clasificada es una tecnología fundamental de análisis de imágenes. Los problemas más comunes que se encuentran en la extracción de la línea central de la carretera incluyen la baja capacidad para hacer frente al caso general, la producción de objetos no deseados y la ineficiencia. Para hacer frente a estas limitaciones, este artículo presenta un nuevo método de extracción precisa de líneas centrales utilizando un modelo de mezcla gaussiano (GMM) y un desplazamiento medio con restricciones subespaciales (SCMS). El método propuesto consta de tres pasos principales. En primer lugar, se utiliza GMM para dividir la imagen clasificada en varios clusters. Se extrae el eje mayor del elipsoide de cada clúster y se considera que se toma como eje central inicial. Por último, el resultado inicial se ajusta mediante SCMS para obtener una línea central de carretera precisa. Para validar el método propuesto se utilizan conjuntos de datos simulados y reales. Los resultados preliminares demuestran que el método propuesto proporciona una solución comparativamente robusta para la extracción precisa de la línea central a partir de una imagen clasificada.
Autores: Zelang, Miao; Bin, Wang; Wenzhong, Shi; Hao, Wu; Yiliang, Wan
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2015
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Journal of Sensors
Volume 2015, Article ID 784504, 13 pages
https://doi.org/10.1155/2015/784504
Zelang Miao 1, Bin Wang 1, Wenzhong Shi 1, Hao Wu 2, Yiliang Wan 3
1 , Hong Kong
2 , China
3 , China
Academic Editor: Yongqiang Zhao
Contact: js@hindawi.com
La extracción de la línea central de la carretera a partir de la imagen clasificada es una tecnología fundamental de análisis de imágenes. Los problemas más comunes que se encuentran en la extracción de la línea central de la carretera incluyen la baja capacidad para hacer frente al caso general, la producción de objetos no deseados y la ineficiencia. Para hacer frente a estas limitaciones, este artículo presenta un nuevo método de extracción precisa de líneas centrales utilizando un modelo de mezcla gaussiano (GMM) y un desplazamiento medio con restricciones subespaciales (SCMS). El método propuesto consta de tres pasos principales. En primer lugar, se utiliza GMM para dividir la imagen clasificada en varios clusters. Se extrae el eje mayor del elipsoide de cada clúster y se considera que se toma como eje central inicial. Por último, el resultado inicial se ajusta mediante SCMS para obtener una línea central de carretera precisa. Para validar el método propuesto se utilizan conjuntos de datos simulados y reales. Los resultados preliminares demuestran que el método propuesto proporciona una solución comparativamente robusta para la extracción precisa de la línea central a partir de una imagen clasificada.
Descripción
La extracción de la línea central de la carretera a partir de la imagen clasificada es una tecnología fundamental de análisis de imágenes. Los problemas más comunes que se encuentran en la extracción de la línea central de la carretera incluyen la baja capacidad para hacer frente al caso general, la producción de objetos no deseados y la ineficiencia. Para hacer frente a estas limitaciones, este artículo presenta un nuevo método de extracción precisa de líneas centrales utilizando un modelo de mezcla gaussiano (GMM) y un desplazamiento medio con restricciones subespaciales (SCMS). El método propuesto consta de tres pasos principales. En primer lugar, se utiliza GMM para dividir la imagen clasificada en varios clusters. Se extrae el eje mayor del elipsoide de cada clúster y se considera que se toma como eje central inicial. Por último, el resultado inicial se ajusta mediante SCMS para obtener una línea central de carretera precisa. Para validar el método propuesto se utilizan conjuntos de datos simulados y reales. Los resultados preliminares demuestran que el método propuesto proporciona una solución comparativamente robusta para la extracción precisa de la línea central a partir de una imagen clasificada.