[发明专利]一种端对端无监督场景可通行区域认知与理解方法有效
| 申请号： | 201810636311.5 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN108876805B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 赵祥模;刘占文;樊星;高涛;董鸣;沈超;王润民;连心雨;徐江;张凡 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G06T7/194 | 分类号： | G06T7/194;G06T7/13;G06T5/50;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710064 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种端到端无监督场景路面区域确定方法，通过构建道路位置先验概率分布图并将其作为检测网络的特征映射直接附加到卷积层中，构建一种融合位置先验特征的卷积网络框架，然后结合全卷积网络和U‑NET构建深度网络架构—UC‑FCN网络，将构建的可通行区域位置先验概率分布图作为深度网络架构‑UC‑FCN网络的一种特征图映射，生成UC‑FCN‑L网络；基于消失点检测方法对可通行区域进行检测并将得到的检测结果作为训练数据集的真值对UC‑FCN‑L网络进行训练，得到用于可行驶区域提取的深度网络模型，解决了可通行区域标签困难的问题，适用性强，可在多种道路环境下稳定工作，且实时性较好，本方法检测准确率高，适应性、实时性与鲁棒性好，方法简单有效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 场景 通行 区域 认知 理解 方法 | ||
【主权项】：
1.一种端到端无监督场景路面区域确定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)、构建道路位置先验概率分布图并将其作为检测网络的特征映射直接附加到卷积层中，从而构建位置先验信息在实际道路交通环境中能够灵活应用的可通行区域位置先验概率分布图；步骤2)、结合全卷积网络和U‑NET构建深度网络架构—UC‑FCN网络，作为实现检测的主体网络模型；步骤3)、将构建的可通行区域位置先验概率分布图作为深度网络架构‑UC‑FCN网络的一种特征图映射，获取最佳附加位置，直接附加到全卷积层最佳附加位置中，生成UC‑FCN‑L网络；步骤4)、基于消失点检测方法对可通行区域进行检测并将得到的检测结果作为训练数据集的真值对UC‑FCN‑L网络进行训练，得到用于可行驶区域提取的深度网络模型。
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