一种基于深度学习的越野环境场景识别方法及系统

    公开(公告)号:CN110458047A

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201910667021.1

    申请日:2019-07-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的越野环境场景识别方法及系统,属于越野环境场景识别技术领域,解决了现有越野环境场景识别时间长、可通过区域提取成本高且提取效果较差的问题。一种基于深度学习的越野环境场景识别方法,包括如下步骤:获取越野环境场景下拍摄得到的待检测图像;对待检测图像进行场景识别,处理得到待检测图像的烟雾识别结果、扬尘识别结果、自然场景识别结果和道路类型识别结果;根据所述道路类型识别结果对待检测图像进行道路语义分割,处理得到待检测图像的路面分割结果;在待检测图像上统一显示所述烟雾识别结果、扬尘识别结果、自然场景识别结果、道路类型识别结果及路面分割结果。该方法有效缩短了越野环境场景识别时间。

    一种多模式无人车远程操控系统及方法

    公开(公告)号:CN109345836A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811259725.7

    申请日:2018-10-26

    Abstract: 本发明涉及一种多模式无人车远程操控系统及方法,属于无人车技术领域,系统包括安装于被操控无人车辆上的视频图像采集模块和状态采集控制模块,以及综合显控模块;其中,综合显控模块与视频图像采集模块和状态采集控制模块分别无线连接,接收处理所述图像信息和车辆状态信息;并可采用“面板遥控模式”、“界面遥控模式”或“自主驾驶模式”中的一种模式,输出操控指令到状态采集控制模块对无人车辆进行操控。本发明实现了对无人车的状态的准确监测与远程遥控,节约成本,便于安装,减少接线,方便车内的空间布置以及设备安装。

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