[发明专利]一种基于高光谱成像技术的深度学习方法在审
| 申请号： | 201910328053.9 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110134122A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 廖列法 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G01S17/93 |
| 代理公司： | 深圳市智胜联合知识产权代理有限公司 44368 | 代理人： | 李永华;张广兴 |
| 地址： | 341000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于高光谱成像技术的深度学习方法，主要包括以下步骤：A、获取车辆周边环境反射的成像光束，转换为包含二维图像信息与一维光谱信息的三维信息集合；B、通过图像重组技术获得三维信息集合中任意光谱段的空间图像信息及任意像素点的光谱分布信息；C、基于获得的空间图像信息及光谱分布信息对环境进行判断，并结合从ECU获取的当前车辆状态输出对车辆执行自动驾驶的控制。本发明可以利用一个高光谱成像装置获得车辆周边环境的空间图像信息及任意像素点的光谱分布信息，因此可以减少摄像头或传感器的设置，并且相对于传统摄像头提高了对环境的检测精度，从而提高车辆自动驾驶控制的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 空间图像信息 高光谱成像 光谱分布 车辆周边环境 摄像头 三维信息 自动驾驶 像素点 集合 二维图像信息 一维光谱信息 车辆状态 成像光束 技术获得 图像重组 光谱段 传感器 反射 输出 学习 检测 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于高光谱成像技术的深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤：A、获取车辆周边环境反射的成像光束，转换为包含二维图像信息与一维光谱信息的三维信息集合；B、通过图像重组技术获得三维信息集合中任意光谱段的空间图像信息及任意像素点的光谱分布信息；C、基于获得的空间图像信息及光谱分布信息对环境进行判断，并结合从ECU获取的当前车辆状态输出对车辆执行自动驾驶的控制。
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