[发明专利]一种面向自动驾驶场景的基于深度学习的语义分割方法在审
| 申请号： | 202011585194.8 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112508977A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 赵继民;许俊辉;王颖;林丽媛;腾万伟;向炼;郝迪;韦赛远 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300222 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种面向自动驾驶场景的基于深度学习的语义分割方法，主要解决当前街景图像语义分割技术中计算量大，分割准确率不高的问题。该方法以Cityscapes和Camvid数据集作为训练集和测试集，在Tensorflow环境中对数据集进行预处理，然后以改进的Xception分类模型为主干网络，对复杂场景图像中目标对象进行特征提取，将Xception识别处理的结果送到DeeplabV3+中进行语义分割，经过训练、测试调整网络参数后，得到分割结果。本发明以改进的Xception作为分类网络模型提高了图像目标识别、分割的准确率，降低了识别时间和经济成本，可以应用在自动驾驶、军事等领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 自动 驾驶 场景 基于 深度 学习 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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