文献类型：期刊文章

作　　者：朱晓霞[1,2] 施智平[1,2] 邵振洲[3] 关永[2,4] 任长娥[4]

Zhu Xiaoxia;Shi Zhiping;Shao Zhenzhou;Guan Yong;Ren Chang'e(Beijing Key Laboratory of Electronic System Reliability and Prognostics,College of Information Engineering,Capital Normal University,Beijing 100048,China;Beijing Advanced Innovation Center for Imaging Technology,Capital Normal University,Beijing 100048,China;Beijing Key Laboratory of Light Industrial Robot and Safety Verification,College of Information Engineering,Capital Normal University,Beijing 100048,China;International Science and Technology Cooperation Demonstration Base of Interdisciplinary of Electronic System Reliability and Mathematics,Capital Normal University,Beijing 100048,China)

机构地区：[1]首都师范大学信息工程学院电子系统可靠性技术北京市重点实验室,北京100048 [2]首都师范大学成像技术北京市高精尖创新中心,北京100048 [3]首都师范大学信息工程学院轻型工业机器人与安全验证北京市重点实验室,北京100048 [4]首都师范大学电子系统可靠性与数理交叉国际科技合作基地,北京100048

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：国家自然科学基金项目(61702348,61772351,61602326,61602324);国家重点研发计划项目(2017YFB0806700);北京市科技委员会项目(LJ201607);科技创新服务能力建设-基本科研业务费项目(025185305000)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：152-160

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对道路目标检测的准确率受雾霾环境影响的问题,提出一种基于雾检测与天空分割的自适应去雾算法。提取道路环境中的雾检测区域并对其进行通道相关性以及亮度和饱和度比值的计算,以判别场景类别;对图像进行天空非天空区域的分割并对不同区域建立去雾模型,用于自适应去雾;将恢复后的图像应用到道路目标检测算法中,进行去雾效果验证和道路目标检测。实验结果表明,该算法提高了雾霾环境下目标检测的准确率。

关 键 词：消失点检测  天空分割  暗通道  自适应去雾  道路目标检测  Yolo  

分 类 号：TP751]