基于卷积和空洞卷积结构的融合网络驾驶环境感知模型
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摘要
基于卷积和空洞卷积结构的融合网络驾驶环境感知模型,同时实现目标检测和语义分割。通过安装在车辆上的前视相机系统拍摄道路环境视频图像;采用残差网络模型得到图像底层特征图;设计融合网络,包括目标检测和语义分割2个子模块,这2个模块共享底层特征图。其中,目标检测模块负责预测目标框与类别置信度,语义分割模块负责对每个类别进行像素级预测。对两个模块分别选取合适的损失函数,先交替训练使感知模型在两个模块都趋于收敛;最后使用联合损失函数同时训练两个模块,得到最终感知模型。本发明可以用较小的运算量同时完成目标检测和语义分割,并且感知模型使用目标检测的大量数据辅助语义分割模块学习图像分布规律。
基本信息
专利标题 :
基于卷积和空洞卷积结构的融合网络驾驶环境感知模型
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108985269A
申请号 :
CN201810933385.5
公开(公告)日 :
2018-12-11
申请日 :
2018-08-16
授权号 :
CN108985269B
授权日 :
2022-06-10
发明人 :
秦文虎张仕超
申请人 :
东南大学
申请人地址 :
江苏省南京市玄武区四牌楼2号
代理机构 :
南京众联专利代理有限公司
代理人 :
蒋昱
优先权 :
CN201810933385.5
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-10 :
授权
2019-01-04 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20180816
申请日 : 20180816
2018-12-11 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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