[发明专利]一种道路识别方法和装置在审
| 申请号： | 201710738728.8 | 申请日： | 2017-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN109426773A | 公开（公告）日： | 2019-03-05 |
| 发明（设计）人： | 刘承文 | 申请（专利权）人： | 浙江宇视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 苏胜 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道江陵路*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了一种视频监控中的道路识别方法和装置，该方法创建对称型全卷积神经网络，使用存在对应标注数据的训练样本、测试样本和校验数据进行参数优化调整，并通过参数优化调整后的对称型全卷积神经网络对待识别的道路监控画面进行道路识别，通过应用本申请实施例所提出的技术方案，实现了对每个像素点端到端的道路检测，可以解决传统的基于DCNN的场景自适应道路分割方法不能有效解决道路视频监控场景中的道路分割的问题，提高视频监控画面中道路识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 道路识别 卷积神经网络 方法和装置 参数优化 道路分割 对称型 道路视频监控 视频监控画面 场景 测试样本 道路监控 道路检测 方法创建 视频监控 校验数据 训练样本 有效解决 传统的 像素点 自适应 申请 标注 应用 | ||
【主权项】：
1.一种道路识别方法，应用于视频监控设备，其特征在于，所述方法具体包括：根据道路监控画面的图像数据集，生成相应的标注数据集，并根据所述图像数据集和相应的标注数据集生成训练样本集；创建对称型全卷积神经网络，所述对称型全卷积神经网络中的池化层与所述池化层镜像对称的上采样层相连接；根据所述训练样本集确定所述对称型全卷积神经网络的参数信息；将待识别的道路监控画面的信息输入所述对称型全卷积神经网络，识别所述待识别的道路监控画面中的道路信息。
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