[发明专利]基于深度图像的运动物体分割方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于深度图像的运动物体分割方法及系统，包括:步骤M1：接收传感器数据获得初始深度图，对初始深度图进行预处理获得深度图像；步骤M2：接收连续两帧深度图像并分别利用卷积神经网络进行特征提取，得到连续两帧深度图各自的空间特征；步骤M3：接收连续两帧的空间特征，并利用循环神经网络进行特征提取，得到时序空间特征；步骤M4：接收时序空间特征，通过上采样分割出当前时刻深度图像里的运动物体，得到初始分割结果；本发明基于具有多种复杂场景的公开数据集KITTI训练，提高了对复杂场景和环境变化的适应能力，且训练得到的模型不受传感器平台型号参数等限制，提高了算法应用的便捷性。