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一种基于语义分割和多特征融合的车辆前障碍物检测方法

摘要

本发明涉及人工智能、深度学习领域,具体公开了一种基于语义分割和多特征融合的车辆前障碍物检测方法,包括:首先通过特征提取模块对输入图像进行特征提取;然后对处理后的特征图进行4倍、8倍、16倍下采样,同时将下采样时的特征图通过特征融合模块进行特征融合;再将得到的特征图输入给膨胀卷积模块;再将处理后的特征图进行16倍、8倍、4倍上采样将特征图恢复至原始图像大小,在4倍上采样的同时将特征融合采集到的特征进行特征融合;将融合后的特征送入softmax层,最终输出语义分割的图像。该模型中采用编解码结构,和跳接连接方式,能够快速时时进行语义分割,完成自动驾驶等场景中的障碍物检测。

著录项

  • 公开/公告号CN111652129A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京联合大学;

    申请/专利号CN202010491303.3

  • 申请日2020-06-02

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人吴荫芳

  • 地址 100101 北京市朝阳区北四环东路97号

  • 入库时间 2023-06-19 08:14:27

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