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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于语义分割的野外道路车辆行驶偏转角计算方法。本发明首先收集不同季节以及不同光照强度下的野外道路图片，并对道路区域以及非道路区域进行标注。其次构建并训练由信息共享层、双路语义推理层、细节引导模块以及聚合层组成的语义分割网络模型。然后对相机进行相机畸变矫正，将矫正图片输入到训练好的模型中获得野外道路分割结果图。最后提取分割结果中野外道路的中线，计算偏转角。本发明使网络在保证实时性的同时对野外道路的分割精度有了进一步的提高，并且解决了整体网络算法的实际落地可用性以及由于输入图像存在畸变导致网络计算结果欠佳的问题。

主权项：1.一种基于语义分割的野外道路车辆行驶偏转角计算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集不同季节以及不同光照强度下的野外道路图片，并对所有图片中的道路区域以及非道路区域进行人工标注；按照比例划分出训练集、验证集以及测试集；步骤2：构建语义分割网络模型；语义分割网络模型主要由信息共享层、双路语义推理层、细节引导模块以及聚合层组成；步骤3：训练语义分割网络模型；对图片进行预处理：在读取完样本图片后，首先对其饱和度、亮度以及对比度进行随机调整，其次再对图片进行随机水平翻转和随机缩放，最后，将缩放后的图片进行随机裁剪；将预处理后的图片输入语义分割网络模型模型进行训练，在训练过程中，分割损失函数使用二分类交叉熵损失函数；步骤4：对相机进行相机畸变矫正，解决输出图像存在的桶形畸变问题；步骤5：将步骤3中训练好的pt格式的模型通过开放式神经网络交换工具转换成.onnx模型，随后使用模型解析工具将.onnx模型转换成能直接使用的.trt模型；将步骤4中获得的矫正图片进行BGR与RGB之间的转换，同时对其进行归一化，然后对其进行维度扩展，最后将其输入到.trt模型中获得野外道路分割结果图；步骤6：提取野外道路分割结果图中野外道路的中线，并在中线上选取合适的像素点作为小车前进的目标点x,y，然后通过透视变换，将平视视角下图像中目标点的像素坐标转换成俯视视角下具有较高精度的坐标点xr,yr；目标点与原点的连线和相机光轴正方向的夹角α，其数学计算公式为： 其中，α为车辆行驶偏转角。

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