[发明专利]一种用于自动驾驶系统的道路目标识别方法

摘要

本发明公开了一种用于自动驾驶系统的道路目标识别方法，包括如下步骤：调整输入图片大小；通过主干网络提取图片特征；通过扩张卷积模块进行下采样；基于部分特征图构建特征金字塔结构；在特征金字塔结构和下采样所得的尺度不同的特征图上生成锚框；将图片通过网络得到边界框相对于锚框的偏移值，对其进行解码得到边界框；对这些边界框进行降序排列和非极大值抑制得到最终检测识别结果；在训练部分，利用平滑化的绝对值损失函数和平衡前背景样本类别的加权平均损失函数对该网络进行训练。本发明显著增大了网络浅层的感受野，满足了识别小目标时对空间分辨率的需求；本发明充分利用全部的前背景样本来训练网络，具有很好的普适性和广泛的应用前景。

主权项

1.一种用于自动驾驶系统的道路目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、调整输入图片的尺寸，使其适配网络模型；步骤2、采用主干网络提取图片特征；步骤3、通过扩张卷积模块进行下采样操作；步骤4、利用主干网络和下采样所得特征图构建特征金字塔结构；步骤5、在特征金字塔结构中的特征图和下采样所得的尺度不同的特征图上生成大小比例不同的锚框；步骤6、根据边界框相对于锚框的偏移值，对图片进行解码，得到边界框；步骤7、依照网络预测得分对边界框进行降序排列和非极大值抑制，得到模型预测的目标边界框；步骤8、在训练部分，利用平滑化绝对值损失函数和平衡前背景样本类别的加权平均损失函数的加权和作为损失函数，对步骤1至步骤5所述网络进行训练。