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专利名称：一种基于卷积神经网络的实时道路场景分割方法专利类型：发明专利
发明人：周武杰,林鑫杨,潘思佳,强芳芳,雷景生,周扬,邱微微申请号：CN202010793917.7申请日：20200810公开号：CN112149496A公开日：20201229
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的实时道路场景分割方法，其构建卷积神经网络，包括彩色图像输入层、热力图像输入层、深层次特征提取模块、浅层次特征提取模块、第一上采样层、空间注意力机制模块、空间分辨率恢复模块、输出层；将原始的道路场景彩色图像的R、G和B通道分量及经纬度扩充后形成的三通道热力图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到9幅语义分割预测图，通过计算真实语义分割图像处理成的9幅独热编码图像与对应的9幅语义分割预测图之间的损失函数值，得到卷积神经网络训练模型的最优权值矢量和最优偏置项；测试时利用卷积神经网络训练模型对待语义分割的道路场景彩色图像进行预测；优点是分割准确度高，且能达到实时性要求。
申请人：浙江科技学院
地址：310023 浙江省杭州市西湖区留和路318号
国籍：CN
代理机构：宁波奥圣专利代理有限公司
代理人：周珏
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