[发明专利]基于深度学习的路面标识感知方法在审
| 申请号： | 202211494806.1 | 申请日： | 2022-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN115830556A | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 潘国峰 | 申请（专利权）人： | 深圳亿嘉和科技研发有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 梁天彦 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市南山区粤海街道大冲社区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的路面标识感知方法，先将高清可见光摄像头拍摄的图像进行预处理，然后通过共享卷积神经网络获得高维特征值，共享卷积神经网络的网络任务头分为道路分割头网络、车道线分割头网络和路面标识检测头网络，将高维特征值分别输入三个网络中，判断车道线分类标志位，判断提取路面标识轮廓标志位，最后将多任务融合，输出感知结果。本发明能够通过设计的融合网络将相机拍摄的RGB图像作为输入，通过网络提取深度特征，然后通过多任务框架输出路面要素mask和相应的类别，可以避免简单任务的冗余计算，也可以通过配置开关输出完整的路面感知分割mask。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 路面 标识 感知 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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