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摘 要:本发明涉及一种基于全卷积神经网路的道路场景分割方法,包括:步骤1,利用KSW二维阈值及遗传算法对原始道路场景图像进行中值滤波处理获得训练集;步骤2,构建全卷积神经网络框架;步骤3,将步骤1得到训练样本和通过人眼识别判断标识的人工分割图像作为全卷积神经网络的输入数据,训练得到鲁棒性较高、准确度较好的深度学习神经网络分割模型;步骤4,将待分割的道路场景图像测试数据引入训练好的深度学习神经网络分割模型,得到最后的分割结果。实验结果表明,本发明能够有效地解决道路场景图像的分割问题,获得了比传统道路场景图像分割方法更高的鲁棒性和分割精度,可进一步应用于更复杂场景下道路图像分割。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810103827.3 | 专利名称: | 基于全卷积神经网路的道路场景分割方法 |
申请日: | 2018-02-01 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/11搜分类 道路施工搜索 |
公开/公告日: | 2021-04-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108416783B | 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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日期 | 法律信息 | 备注 |