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结合全卷积回归神经网络和条件随机场的道路检测方法

摘要

本发明公开了一种结合全卷积回归神经网络和条件随机场的道路检测方法,解决的技术问题是现有检测方法因极端光照条件而造成道路检测区域的孔洞及边缘不平滑问题,包括以下步骤:(1)采集到行车记录仪图像信息,并设计预处理程序;(2)设计全卷积回归神经网络;(3)设计基于卷积核的条件随机场;(4)网络训练和测试;通过以上步骤,最终可以得到一个端到端的全卷积回归神经网络模型;(5)使用训练完成的全卷积回归神经网络模型来检测道路图像。本发明的方法可有效解决因极端光照条件而造成的孔洞及边缘不平滑的问题,从而提高道路检测的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN111985324A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广西大学;

    申请/专利号CN202010677001.5

  • 发明设计人 陈雪云;黄夐翾;金鑫;

    申请日2020-07-14

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构45104 广西南宁公平知识产权代理有限公司;

  • 代理人唐汉颖

  • 地址 530004 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号

  • 入库时间 2023-06-19 08:04:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-28

    授权

    发明专利权授予

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