一種基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路材質(zhì)識別方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202110357460.X | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN113159044A | 公開(公告)日 | 2021-07-23 |
申請公布號 | CN113159044A | 申請公布日 | 2021-07-23 |
分類號 | G06K9/34(2006.01)I;G06K9/44(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
發(fā)明人 | 肖國峰;張?zhí)N靈;侯蕓;楊璇;何博洲;戴維序;龔婷婷;潘佩珠;王群;孫雨;宋張亮;趙政帆;董慶豪 | 申請(專利權(quán))人 | 航天信德智圖(北京)科技有限公司 |
代理機構(gòu) | 天津展譽專利代理有限公司 | 代理人 | 鄭曉晨 |
地址 | 100000北京市海淀區(qū)紫竹院路116號嘉豪國際中心A座 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明屬于道路材質(zhì)識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路材質(zhì)識別方法,包括以下步驟:輸入影像,找到道路位置;將非道路位置亮度調(diào)0;將影像轉(zhuǎn)為紅、綠、近紅三通道,對道路材質(zhì)進行識別;收集好數(shù)據(jù)后,搭建以ResNet50為特征提取器的deeplabV3+語義分割模型,在影像上進行訓(xùn)練;得到每條道路都著色的熱力圖,通過顏色判定道路的材質(zhì)類別。本發(fā)明通過結(jié)合路網(wǎng)數(shù)據(jù),以及部分手工矯正,避免了在道路位置的提取上花費過大的計算資源,同時,本發(fā)明結(jié)合了衛(wèi)星影像所具有多波段光譜信息這一特點,對不同的路面材質(zhì)進行了光譜分析,使輸入數(shù)據(jù)中含有的特征信息更加豐富且更具有代表性,并通過預(yù)處理凸顯目標(biāo)的所有特征,提高了識別精度。 |
