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公开(公告)号:CN112927310B
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202110128855.2
申请日:2021-01-29
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/90 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级神经网络的车道图像分割方法。该方法包括:选取CULane数据集作为车道分割训练的数据集;利用轻量级神经网络对所述数据集的图像进行特征提取,得到预处理的特征图;利用所述特征图构建金字塔解析模块,对所述车道线图像进行粗略分割;根据所述粗略分割结果,融合车道结构损失函数对所述车道线图像进行细分,确定车道区域。本发明在不丢失分割网络框架准确性的前提下,提升了网络运行速度,增强了模型视觉线索的推理能力,满足了自动驾驶中实用性与高效性。
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公开(公告)号:CN112927310A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110128855.2
申请日:2021-01-29
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级神经网络的车道图像分割方法。该方法包括:选取CULane数据集作为车道分割训练的数据集;利用轻量级神经网络对所述数据集的图像进行特征提取,得到预处理的特征图;利用所述特征图构建金字塔解析模块,对所述车道线图像进行粗略分割;根据所述粗略分割结果,融合车道结构损失函数对所述车道线图像进行细分,确定车道区域。本发明在不丢失分割网络框架准确性的前提下,提升了网络运行速度,增强了模型视觉线索的推理能力,满足了自动驾驶中实用性与高效性。
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