专利内容由知识产权出版社提供
专利名称：基于全卷积神经网路的道路场景分割方法专利类型：发明专利发明人：王云艳,罗冷坤,徐超申请号：CN201810103827.3申请日：20180201公开号：CN108416783A公开日：20180817
摘要：本发明涉及一种基于全卷积神经网路的道路场景分割方法，包括：步骤1，利用KSW二维阈值及遗传算法对原始道路场景图像进行中值滤波处理获得训练集；步骤2，构建全卷积神经网络框架；步骤3，将步骤1得到训练样本和通过人眼识别判断标识的人工分割图像作为全卷积神经网络的输入数据，训练得到鲁棒性较高、准确度较好的深度学习神经网络分割模型；步骤4，将待分割的道路场景图像测试数据引入训练好的深度学习神经网络分割模型，得到最后的分割结果。实验结果表明，本发明能够有效地解决道路场景图像的分割问题，获得了比传统道路场景图像分割方法更高的鲁棒性和分割精度，可进一步应用于更复杂场景下道路图像分割。
申请人：湖北工业大学
地址：430068 湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：王琪
更多信息请下载全文后查看
