一种基于语义分割的道路图像细节抓取方法
公开
摘要
本发明提出了一种基于语义分割的改进型DeepLabv3+技术来尽可能多的保留道路图像分割中的细节特征。该发明在图像分割细节提取方向上具有一定的通用性，该专利以道路图像分割为说明案例。传统的道路分割方法中存在着道路的细节特征被当成噪声滤除的不足，针对该问题，本发明引用了深度学习中的通用语义分割框架DeepLabv3，并对传统的人工图像分割以及采用MobileNetV2的分割所产生的细节特征滤除问题对DeepLabv3进行了进一步的改进。基于语义分割改进后的DeepLabv3+算法模型能够用于对具有复杂背景噪声的无人机图像进行道路分割并且在复杂的背景下实现细节特征的抓取。
基本信息
专利标题 ：
一种基于语义分割的道路图像细节抓取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596316A
申请号 ：
CN202111479069.3
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2021-12-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
冷庚谭志昊刘博文钱孝伟李彧江雪婷王树臣许文波
申请人 ：
电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请人地址 ：
浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B1幢
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111479069.3
主分类号 ：
G06T7/10
IPC分类号 ：
G06T7/10 G06T5/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
法律状态
2022-06-07 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
