实时鲁棒的非结构化道路检测算法：BSGMM_BS模型

本文档深入探讨了一种实时鲁棒的非结构化道路检测算法，针对智能导航系统中遇到的复杂道路环境，如不规则形状和动态变化的背景，提出了结合分块分段混合高斯模型（block-segment Gaussian mixture model, BSGMM）和B样条曲线模型（B-spline curve model, BSM）的方法。首先，算法利用彩色图像信息对道路区域和非道路区域进行区分，通过混合高斯模型捕捉两种区域的统计特性，有效地将它们融合在一起。接着，采用分块分段策略，逐个像素或区域地分析图像，提取潜在的道路边界点，这有助于减少计算量并提高检测精度。 在特征提取阶段，算法运用了最小二乘法来寻找B样条曲线的最佳控制点，这些控制点能够精确地描述道路边缘的连续性和平滑性，从而实现对道路双边界的高效拟合。这种方法的优势在于其能够在实时性上得到保证，即使面对光照变化、阴影以及其他视觉干扰因素，也能展现出较强的鲁棒性，确保在复杂环境中依然能准确识别道路。 研究团队由王晓栋硕士、徐成教授和刘彦博士组成，他们分别在嵌入式系统、模式识别、嵌入式系统结构等领域有着丰富的研究经验。他们的合作揭示了在智能导航系统中非结构化道路检测的关键技术，并通过实地测试和对比实验验证了新算法的有效性和实用性。 该研究工作得到了国家“863”计划和江苏省计算机信息处理技术重点实验室的资助，旨在推动非结构化道路检测技术的发展，为智能驾驶、无人机导航等领域的应用提供技术支持。本文的研究成果不仅对道路检测领域有重要意义，也为图像处理和机器视觉技术的进一步发展做出了贡献，具有很高的学术价值和实际应用价值。