一种交通场景嵌入式多类目标端对端统一检测方法

摘要

本发明提供了一种交通场景嵌入式多类目标端对端统一检测方法，构建交通场景多类目标端对端统一检测的卷积神经网络模型，包括基础网络模块、交通目标检测网络模块、车道线分割网络模块和车道线可微分的加权最小二乘拟合模块，基础网络模块使用深度可分离卷积提高模型实时性；交通目标检测网络模块利用多尺度特征图对交通目标进行检测；车道线分割网络模块根据不同像素点段标注文件以及上采样过滤器对通道叠加色彩阈值，实现对不同线型、颜色车道线的检测；车道线可微分的加权最小二乘拟合模块取消常规车道线检测两步操作，预测车道线曲线直接输出。本发明训练卷积神经网络模型时使用半监督学习，增强对交通场景的适应性，提高检测实时性和便捷性。