公开(公告)号：CN117727002A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311680517.5

申请日：2023-12-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 冯明驰 ,  古歆宇 ,  冯辉宗 ,  张文文

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明请求保护一种基于多任务神经网络的交通场景分割与视觉里程计方法，涉及深度学习、计算机视觉及智能汽车环境感知和车辆定位领域。构建了一个基于编码‑解码架构的多任务神经网络，具有同时实现交通场景的语义分割与车辆位姿估计的功能；通过语义分割、位姿变换预测与真实值之间的损失构建损失函数；并且通过制作数据集并对网络进行冻结式分布训练。本发明方法应用于交通场景分割与视觉里程计任务中，资源消耗低，不依赖于昂贵的高精度传感器，仅需要IMU与图像信息即可完成车辆、行人、车道线等目标的交通场景分割与视觉里程计位姿估计功能；结合GNSS与地图，可以实现车辆路径与地图的实时匹配与矫正，提高了车辆在复杂环境中定位的稳定性。