[发明专利]一种水面全景图像语义分割方法

权利要求书

1.一种水面全景图像语义分割方法，其特征在于，包括：

将待测水面全景图像输入卷积神经网络进行实时语义分割，得到水面全景图像的分割结果；

所述卷积神经网络利用N*1和1*N两个卷积核代替传统一个N*N卷积核，N≥3，所述卷积神经网络在不同卷积层之间设置跳级连接，所述卷积神经网络使用扩张卷积，所述卷积神经网络的损失函数中加入各目标类别的权重；

所述卷积神经网络的训练包括：

对训练集中的水面全景图像中各目标类别进行像素级标记得到真实标记图像，利用训练集训练卷积神经网络，将卷积神经网络的输出结果与真实标记图像进行对比，得到训练误差，将训练误差在卷积神经网络进行反向传播，更新卷积神经网络的参数，经过多次迭代训练后得到训练好的卷积神经网络。

2.如权利要求1所述的一种水面全景图像语义分割方法，其特征在于，所述损失函数为：

其中，N_cls为目标类别cls在训练集中的像素点总数，j为目标类别cls的像素点序号，p_j为目标类别cls中第j像素点的预测类别，为目标类别cls中第j像素点的真实类别，L_CE为交叉熵损失函数。

3.如权利要求1或2所述的一种水面全景图像语义分割方法，其特征在于，所述水面全景图像的分割结果用于控制水面智能设备的前进方向。

4.如权利要求3所述的一种水面全景图像语义分割方法，其特征在于，所述方法的应用包括：

利用相机标定板标定相机，建立成像平面坐标系与世界坐标系的映射关系，利用映射关系将水面全景图像的分割结果中各像素点的坐标转换至世界坐标系中，得到水面全景图像的分割结果中各像素点在现实空间中的位置，然后利用各像素点在现实空间中的位置进行水面智能设备的自主航迹规划，从而控制水面智能设备的前进方向。