基于改进LSD和AP聚类的路径边缘识别策略

作者：刘璧钺; 赵章焰^*

来源：图学学报, 2019, 40(05): 915-924.

• 边缘识别
• 过颜色算子
• LSD
• SVM
• 特征提取
• AP聚类

起重机金属结构攀爬机器人的路径边缘识别策略分为3个步骤。①图像预处理,利用改进的过颜色算子进行灰度化;②使用基于支持向量机(SVM)最优分类线的方法确定梯度阈值,并增设主方向角约束,改进线段分割检测(LSD)算法,得到直线段检测图像;③对直线段进行特征提取,构建聚类数据集,基于数据集动态变化的特点,将基于先验信息的判别模型与近邻传播(AP)聚类算法相结合,改进AP聚类算法,对直线段进行聚类,筛选出构成路径边缘的直线段,并拟合得到最终的路径边缘线。实验结果表明,相较AP聚类和其他聚类算法,改进AP聚类算法的筛选准确率最高;基于改进LSD和AP聚类的路径边缘识别策略的识别成功率为96%,且满足精度和实时性要求。

• 单位
  武汉理工大学