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申请/专利权人：长沙智能驾驶研究院有限公司

摘要：本发明提供一种可行驶区域检测模型的训练方法、训练装置及应用，包括：获得图像样本库，图像样本库包括初始道路图像与用于表征可行驶区域的真实目标图像；在图像样本库中选取初始道路图像输入初始可行驶区域检测模型，确定预测目标图像；根据预测目标图像和真实目标图像确定损失函数；基于损失函数对初始可行驶区域检测模型进行训练，确定可行驶区域检测模型。将可行驶区域边缘线的结构信息融入到可行驶区域检测中，降低了将道路中车辆、行人边缘误分为可行驶区域的概率，提升了算法的精度，同时对不同尺度特征进行融合，通过权重向量对特征进行加权，激励重要的特征，抑制不重要的特征。本发明应用于交通信息技术和计算机视觉技术交通应用领域。

主权项：1.一种可行驶区域检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获得图像样本库，所述图像样本库包括初始道路图像与对所述初始道路图像做预处理得到的用于表征可行驶区域的真实目标图像；在图像样本库中选取初始道路图像输入初始可行驶区域检测模型，确定与所述初始道路图像对应的预测目标图像；根据所述预测目标图像和与所述预测目标图像对应的真实目标图像确定损失函数；基于所述损失函数对所述初始可行驶区域检测模型进行训练，确定可行驶区域检测模型；所述根据所述预测目标图像和与所述预测目标图像对应的真实目标图像确定损失函数，具体包括：根据所述预测目标图像和与所述预测目标图像对应的真实目标图像确定第一损失函数；分别确定所述真实目标图像和所述预测目标图像的可行驶区域边缘，根据所述真实目标图像和所述预测目标图像的可行驶区域边缘确定第二损失函数；由所述第一损失函数和所述第二损失函数确定所述损失函数；所述在图像样本库中选取初始道路图像输入初始可行驶区域检测模型，确定与所述初始道路图像对应的预测目标图像，具体包括：在图像样本库中选取初始道路图像输入所述初始可行驶区域检测模型；对所述初始道路图像进行卷积运算；融合卷积运算过程中的结果特征，并输出所述初始道路图像的融合特征；根据所述初始道路图像的融合特征确定与所述初始道路图像对应的预测目标图像；所述融合卷积运算过程中的结果特征，并输出所述初始道路图像的融合特征，具体包括：对所述卷积运算过程中的结果特征进行特性连接；对特性连接后的特征进行尺度平衡；将尺度平衡后的特征转换为特征向量并计算该特征向量的权重向量；将所述权重向量与尺度平衡后的特征进行点乘以完成对连接后的特征的加权，最终输出融合特征。

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百度查询： 长沙智能驾驶研究院有限公司 可行驶区域检测模型的训练方法、训练装置及应用