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申请/专利权人：河南思维轨道交通技术研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进分割网络的股道检测方法，将股道图像的数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；搭建基于PyTorch环境下的改进DeepLabV3Plus语义分割网络模型，将骨干特征提取网络更改为MobileNetV2，改进的多分支特征融合模块，在编码器和解码器中引入双重注意力机制的CBAM模块，解码器中采用DUpsampling方法；将股道数据集输入到改进DeepLabV3Plus语义分割网络模型中进行训练，获得最优的股道检测模型；利用获得的股道检测模型对股道图像进行股道特征的识别与提取，逐像素分类，并输出股道区域，提高了模型的鲁棒性，使得模型更适合处理现实世界中的复杂任务。
主权项：1.一种基于改进分割网络的股道检测方法，其特征在于：包括如下步骤，S1）：获取股道图像，构建股道图像的数据集，将股道图像的数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；S2）：搭建基于PyTorch环境下的改进DeepLabV3Plus语义分割网络模型，将骨干特征提取网络更改为MobileNetV2，改进的多分支特征融合模块，在编码器和解码器中引入双重注意力机制的CBAM模块，解码器中采用上采样法DUpsampling进行解码；S3）：将步骤S1）的股道数据集输入到改进DeepLabV3Plus语义分割网络模型中进行训练，通过验证集来验证模型的训练效果，并调节改进DeepLabV3Plus语义分割网络模型的超参数，获得最优的股道检测模型；S4）：将训练好的股道检测模型在测试集中进行测试；S5）：利用获得的股道检测模型对股道图像进行股道特征的识别与提取，逐像素分类，并输出股道区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南思维轨道交通技术研究院有限公司 一种基于改进分割网络的股道检测方法
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