发明专利 已授权

一种融合道路空间先验和区域级特征的弱监督车辆可行域分割方法

📄 申请号:CN202210012751.X 📄 发布日:2026/08/26

著录项目信息

申请日
2022-01-06
公开号
CN114359873A
公开日
2022-04-15
申请人
中南大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

自动驾驶, 智能网联汽车, 车辆环境感知, 智能交通

摘要

本发明公开了一种融合道路空间先验和区域级特征的弱监督车辆可行域分割方法,能够在自动驾驶复杂场景中解决类别标签与目标区域空间信息错误关联的问题,其具体实施方案为:1)获取数据集与对应标签;2)训练集数据处理;3)构建道路分类模型;4)训练道路分类模型;5)获取道路全局空间权重;6)提取超像素区域级特征;7)融合空间先验和区域级特征的自适应加权聚类;8)车辆可行域图像分割。本发明可通过道路全局空间权重生成方法优化可行域类别标签关联到的目标区域空间信息,提供精准的空间先验,并结合可行域局部相似性提取超像素区域级特征以获取可行域判别表征,从而有效提升弱监督车辆可行域分割的准确性和鲁棒性。

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