[发明专利]基于颜色模式分析与语义分割的盲道检测方法有效
| 申请号： | 201810735337.5 | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN109117723B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 兰晓松;李书晓;朱承飞;常红星 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及视觉识别领域，提出一种颜色模式分析与语义分割的盲道检测方法，旨在解决在在盲道检测中，对于光照、颜色和纹理变化较为敏感，不适用于复杂环境下的盲道区域的精确提取的技术问题。该方法包括：获取待检测图像对应的盲道颜色概率特征图；利用预先构建的高斯扩散模型获取上述待检测图像对应的盲道位置概率特征图；利用预先构建的语义分割模型获取上述待检测图像对应的盲道局部纹理特征图，并根据上述盲道颜色概率特征图、上述盲道位置概率特征图和上述盲道局部纹理特征图获取特征融合图像，对上述特征融合图像进行语义分割得到上述待检测图像中的盲道区域。本发明可以快速、准确检测出盲道区域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 颜色 模式 分析 语义 分割 盲道 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于颜色模式分析与语义分割的盲道检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像对应的盲道颜色概率特征图；所述盲道颜色概率特征图用于表示所述待检测图像中每个像素属于盲道的概率；利用预先构建的高斯扩散模型获取所述待检测图像对应的盲道位置概率特征图；所述盲道位置概率特征图用于表示在所述待检测图像中每个像素位置上出现盲道的概率；利用预先构建的语义分割模型获取所述待检测图像对应的盲道局部纹理特征图，并根据所述盲道颜色概率特征图、所述盲道位置概率特征图和所述盲道局部纹理特征图获取特征融合图像，对所述特征融合图像进行语义分割得到所述待检测图像中的盲道区域；其中，所述语义分割模型是基于深度神经网络构建的模型。
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