[发明专利]基于超像素和卷积神经网络的道路检测在审
| 申请号： | 201610860205.6 | 申请日： | 2016-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN106446914A | 公开（公告）日： | 2017-02-22 |
| 发明（设计）人： | 耿磊;邱玲;肖志涛;张芳;吴骏;袁菲 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于超像素和卷积神经网络的道路检测方法，该方法包括：使用简单线性迭代聚类算法对图像预处理，将图像分割成大小均匀的超像素；基于超像素块使用卷积神经网络自动学习最有利于分类的特征，训练网络；使用训练好的卷积神经网络对道路区域和非道路区域进行分类；根据超像素邻域之间的关系，利用马尔科夫随机场对分类的结果进行优化。与现有技术相比，本发明可以在复杂环境下有效地检测出道路区域，鲁棒性较强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 像素 卷积 神经网络 道路 检测 | ||
【主权项】：
一种基于超像素和卷积神经网络的道路检测方法，其特征在于，该方法包括：(1)使用简单线性迭代聚类算法对图像预处理，将图像分割成大小均匀的超像素；(2)基于超像素块使用卷积神经网络自动学习最有利于分类的特征，训练网络；(3)使用训练好的卷积神经网络对道路区域和非道路区域进行分类；(4)根据超像素邻域之间的关系，利用马尔科夫随机场对分类的结果进行优化。
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