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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于异构特征融合和脆弱性感知的可行驶区域检测方法，包括以下步骤：获取道路场景的深度图像和对应的RGB图像，输入预先训练好的可行驶区域检测模型中，获得道路场景中的可行驶区域，其中，所述可行驶区域检测模型在训练过程中采用脆弱性感知损失函数进行训练，所述可行驶区域检测模型包括表面法线估计器、编码器、HF2B模块和轻量化解码器。与现有技术相比，本发明具有精度更高、计算复杂度低等优点。
主权项：1.一种基于异构特征融合和脆弱性感知的可行驶区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取道路场景的深度图像和对应的RGB图像，输入预先训练好的可行驶区域检测模型中，获得道路场景中的可行驶区域，其中，所述可行驶区域检测模型在训练过程中采用脆弱性感知损失函数进行训练，所述可行驶区域检测模型包括表面法线估计器、编码器、HF2B模块和轻量化解码器；所述可行驶区域检测模型执行以下步骤：基于所述深度图像和对应的RGB图像，通过所述表面法线估计器进行表面法向量估计，得到表面法向量图像；将所述表面法向量图像和RGB图像输入所述编码器中进行特征提取，得到RGB异构特征图和表面法向量异构特征图；将所述RGB异构特征图和表面法向量异构特征图输入所述HF2B模块中进行高效异构特征融合，生成重新校准的异构特征图；将所述重新校准的异构特征图输入所述轻量化解码器中进行解码，获得道路场景中的可行驶区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于异构特征融合和脆弱性感知的可行驶区域检测方法
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