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摘 要:一种基于深度学习的城市道路场景语义分割方法,包括以下步骤:1)、车辆前端的图像采集;2)、标注图像与原图像输入数据扩充:将图像随机裁剪、拼接或添加不同类型噪声,再通过图像仿射矩阵对图像变换,最后通过填充和裁剪等变换,保持图像的原有分辨率,得到数据集;3)、使用数据扩充后的图像和标注图像进行网络的训练,残差U‑net网络包括下采样部分、桥梁部分、上采样部分和分类部分;4)修改采集模块时间间隔T,将后续得到的图像输入训练好的深度学习模型中,输出预测的语义分割图像,并将图像中不同灰度回传给处理器。本发明使用较小数据集,同时可以防止梯度下降过快,并且能够保证在训练时不发生过拟合问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010156966.X | 专利名称: | 一种基于深度学习的城市道路场景语义分割方法 |
申请日: | 2020-03-09 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/26搜分类 道路施工 深度学习 语义分割搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |