[发明专利]使用附加分类器来调节畅通路径检测

摘要

使用包括附加分类器的适应性机器学习技术的车辆畅通路径检测的方法和系统。数字照相机图像分割成小块，从所述小块提取表示诸如颜色和纹理的属性的特性特征。小块特征通过支持向量机（SVM）或其它机器学习分类器分析，其先前已经训练以识别畅通路径图像区域。对于获得低置信度值的图像区域，可以使用附加分类器，其中，附加分类器使用先前用高置信度分类为畅通路径道路的实际试验样本适应性地训练。来自于初始离线训练分类器和附加适应性更新分类器的输出然后用于作出关于随后图像小块中的畅通路径存在的联合决策。

主权项

一种用于检测车辆的畅通驾驶路径的方法，所述方法包括：处理来自于照相机的图像以产生来自于每个图像的一个或多个小块的特征数据；使用第一训练分类器分析所述一个或多个小块的特征数据，以确定概率值；使用概率值超过第一概率阈值的小块作为训练样本以训练第二训练分类器；使用第二训练分类器来分析所述一个或多个小块的特征数据以确定一致性值；评估概率值和一致性值以确定所述一个或多个小块中的每个的置信度值；以及基于置信度值针对所述一个或多个小块中的每个进行畅通驾驶路径或非畅通路径确定。