公开(公告)号：CN117058167A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310929226.9

申请日：2023-07-27

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 李灿林 ,  张文娇 ,  毕丽华 ,  王永彪 ,  张卫正 ,  刘岩

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/00 ,  G06T7/13 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应图像增强的夜间道路场景语义分割方法，主要解决夜间道路场景下图像缺乏带标注夜间道路场景数据集以及图像亮度低、特征提取困难等问题。所述方法包括如下步骤：构建结合侧窗盒式滤波和生成对抗网络优点的日夜转换模型；合成夜间道路场景语义分割数据集；构建夜间道路场景语义分割方法的训练数据集；构建自适应图像增强网络；对训练数据集进行自适应图像增强并分割；通过交叉熵损失函数计算语义分割损失；获取夜间道路场景测试图像，将其输入至训练好的夜间道路场景语义分割模型，输出对应的语义分割结果。本发明缓解了夜间道路场景图像照明弱、细节不清楚等问题，同时提高了夜间道路场景的分割预测。