[发明专利]复杂环境下的多模态特征融合道路场景语义分割方法在审
| 申请号： | 202110025132.X | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112733934A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;刘文宇;雷景生;万健;甘兴利;钱小鸿;许彩娥;黄杰 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种复杂环境下的多模态特征融合道路场景语义分割方法。选取道路场景图像、热图像和分割标签图像构成训练集；构建卷积神经网络；将训练集输入到卷积神经网络训练得语义分割结果图，训练完成得语义分割结果图构成的集合，并与所有道路场景图像对应的分割标签图像构成的集合之间计算损失函数值；重复步骤训练获得最小损失函数值对应的最优参数；将待分割的原始道路场景图像的多通道分量输入，利用最优参数进行预测，得到待分割的原始道路场景图像的显著性检测图像，获得分割结果。本发明应用了新颖的模块优化了特征图像的解码，结合分层次、多模态的信息融合，最终提高了道路场景语义分割任务的分割效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 复杂 环境 多模态 特征 融合 道路 场景 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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