[发明专利]一种基于视觉及深度学习的无人驾驶系统及方法有效
| 申请号： | 201910866144.8 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110598637B | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 冯超;李研强;王红红;翟文哲;孔德越;王文渊 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G05B17/02;G01S15/02;G01S15/93 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提出了一种基于视觉及深度学习的无人驾驶系统及方法，包括：感知模块，远程信息处理模块，车载信息处理模块，车辆运动执行模块；其中，感知模块用于获取实时环境图像，以供模块识别，以及获取行车环境中所涉及交通要素的距离信息；所述车载信息处理模块接收远程信息处理模块下发的深度学习模型，接收感知模块所获取的实时图像，并利用该模型进行图像识别；所述车辆运动执行模块用于接收车载信息处理模块发送的运行控制指令，完成对车体的运动控制。本公开的技术方案设计了双信息处理模块的架构，即远程信息处理模块和车载信息处理模块。解决了已有方法仅能通过对深度学习模型先进行离线训练，随后下载至车载信息处理模块进行应用的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视觉 深度 学习 无人驾驶 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于视觉及深度学习的无人驾驶系统，其特征是，包括：/n感知模块，远程信息处理模块，车载信息处理模块，车辆运动执行模块；/n其中，所述感知模块用于获取实时环境图像，以供模块识别，以及获取行车环境中所涉及交通要素的距离信息；/n所述车载信息处理模块接收远程信息处理模块下发的深度学习模型，接收感知模块所获取的实时图像，并利用该模型进行图像识别；/n所述远程信息处理模块实时接收车载信息处理模块获取的基于物体的轮廓信息确定物体的类别，依据物体不同的分类进行对应分类的模型训练；将已经训练好的深度学习模型下发至车载信息处理模块，并对下一帧及后续帧的图像中所出现的同类别物体进行物体识别，实现深度学习模型的实时训练；/n所述车辆运动执行模块用于接收车载信息处理模块发送的运行控制指令，完成对车体的运动控制。/n
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