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摘 要:本发明公开了一种端到端无监督场景路面区域确定方法,通过构建道路位置先验概率分布图并将其作为检测网络的特征映射直接附加到卷积层中,构建一种融合位置先验特征的卷积网络框架,然后结合全卷积网络和U‑NET构建深度网络架构—UC‑FCN网络,将构建的可通行区域位置先验概率分布图作为深度网络架构‑UC‑FCN网络的一种特征图映射,生成UC‑FCN‑L网络;基于消失点检测方法对可通行区域进行检测并将得到的检测结果作为训练数据集的真值对UC‑FCN‑L网络进行训练,得到用于可行驶区域提取的深度网络模型,解决了可通行区域标签困难的问题,适用性强,可在多种道路环境下稳定工作,且实时性较好,本方法检测准确率高,适应性、实时性与鲁棒性好,方法简单有效。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810636311.5 | 专利名称: | 一种端对端无监督场景可通行区域认知与理解方法 |
申请日: | 2018-06-20 | 申请/专利权人 | 长安大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市南二环中段33号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/194搜分类 其他搜索 |
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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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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日期 | 法律信息 | 备注 |