基于信息融合非结构化道路检测技术研究

基于信息融合非结构化道路检测技术研究摘要：随着城市化的进程，道路交通越来越复杂，道路交通事故率也越来越高。为了减少道路交通事故的发生率，目前许多机构和学者都在致力于发展道路检测和识别技术。本文提出一种

基于信息融合非结构化道路检测技术研究 摘要： 随着城市化的进程，道路交通越来越复杂，道路交通事故率也越来 越高。为了减少道路交通事故的发生率，目前许多机构和学者都在致力 于发展道路检测和识别技术。本文提出一种基于信息融合的非结构化道 路检测技术，该技术主要利用深度学习和计算机视觉技术来分析道路图 片，准确地识别道路的各个区域，并且通过传感器数据与环境信息的结 合来增强检测的准确性。实验结果表明，该技术能够在不同的环境下实 现非结构化道路全局检测，获得了很好的成果。 关键词：非结构化道路；信息融合；深度学习；计算机视觉；传感 器数据。 一、引言 道路交通事故是当今社会一个非常重要的问题，对人民的生命健康 和财产安全带来严重的危害。因此，有效的道路交通安全管理至关重 要，其中包括对道路的检测和识别技术。随着计算机视觉和深度学习的 发展，目前的道路检测和识别技术已经取得了很大的进展。本文在此基 础上，提出一种基于信息融合的非结构化道路检测技术。 二、信息融合在道路检测中的应用 信息融合是将来自不同传感器或者不同数据格式的信息进行整合， 并从中提取出最有用的数据信息，以便更好地解决复杂的问题。在道路 检测和识别技术中，信息融合技术可以通过分析整合传感器、计算机视 觉和深度学习等不同数据来源的信息，来获得更加精准、全面的道路检 测结果。具体地，信息融合技术主要通过以下两个方面实现： 1. 利用计算机视觉进行道路检测：利用计算机视觉技术，可以对道 路图片进行分析，识别道路的各个区域，为后续的道路检测提供更为准 确的基础数据。