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A Fast and Robust Heuristic Road Detection Algorithm

机译：一种快速鲁棒的启发式道路检测算法

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Road detection is one of the most important technologies in the vision-based intelligent navigation system. In this study, a fast and robust unstructured road detection method is proposed. In order to ensure the robustness of the algorithm, BP (Back Propagation) Neural Network is employed to learn the color features from a set of sample of both road region and off-road region and then to classify a new pixel. And a heuristic fitting approach based on Conditional Destiny Propagation is employed to fit the boundaries of the lanes with the Least Square Method. Taking the advantages of these properties, the proposed implementation works out with high performance of detection in various environments. Meanwhile it is robust against noise, shadows and illumination variations.
机译：道路检测是基于视觉的智能导航系统中最重要的技术之一。在这项研究中，提出了一种快速且鲁棒的非结构化道路检测方法。为了确保算法的鲁棒性，采用BP（反向传播）神经网络从道路区域和非道路区域的一组样本中学习颜色特征，然后对新像素进行分类。然后，采用基于条件命运传播的启发式拟合方法，以最小二乘法拟合车道的边界。利用这些特性的优点，所提出的实现方案在各种环境中都具有高性能的检测能力。同时，它对于噪声，阴影和照明变化也很稳定。

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