[发明专利]一种异常天气下基于类别分组的道路场景语义分割方法在审
| 申请号： | 202111480131.0 | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114299286A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 刘亚洲;王明 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 王玮 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种异常天气下基于类别分组的道路场景语义分割方法，步骤如下：（1）准备数据；（2）将道路场景类别根据对异常天气下自动驾驶安全的重要性进行分组，保证重要类别与非重要类别分开，依据分组结果构建道路场景语义分割模型；（21）将类别根据对异常天气下自动驾驶安全的重要性进行分组；（22）依据类别分组结果构建模型；（3）输入数据到模型中，得到分割结果；（31）输入数据，提取数据特征；（32）获取全类别特征；（33）使用全类别特征编码类别关系，获取类别关系特征；（34）完成类别关系特征解码，获得分割结果；（4）模型迭代训练；（5）模型测试。本发明可保证在异常天气下重要分组的分割效果，最大程度的保证自动驾驶任务的安全进行。同时可以在异常程度较小的条件下，获得和正常模型相当的整体分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 异常 天气 基于 类别 分组 道路 场景 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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