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申请/专利权人：华研优策(苏州)电子科技有限公司
摘要：本发明公开了一种预期功能安全中场景识别模型训练方法、场景识别及自动驾驶方法，训练方法包括确定场景识别基础模型，其包括顺序连接的输入层、特征图生成模块、第一串联识别残差网络模组、并联识别残差网络模组、识别残差网络模块、第一平均池化层、Dropout层、Softmax层和输出层；利用特征图生成模块、第一串联识别残差网络模组、并联识别残差网络模组对多个输入图像进行特征提取拼接、残差连接处理、不同位置及不同分辨率层次上的特征提取；获取驾驶场景图像的学习样本集，包括不同类型的多个驾驶场景图像集；利用学习样本集对场景识别基础模型进行训练获得场景识别模型。本发明能够解决由于类间相似度高导致驾驶场景识别准确度低的问题。
主权项：1.一种预期功能安全中的场景识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：确定场景识别基础模型，所述场景识别基础模型包括顺序连接的输入层、特征图生成模块、第一串联识别残差网络模组、并联识别残差网络模组、识别残差网络模块、第一平均池化层、Dropout层、Softmax层和输出层；其中：所述特征图生成模块被配置为对多个输入图像进行特征提取和拼接并获得拼接后的特征图；所述第一串联识别残差网络模组被配置为对所述特征图进行残差连接处理；所述并联识别残差网络模组被配置为对其输入进行不同位置和不同分辨率层次上的特征提取；所述识别残差网络模块被配置为对其输入进行残差连接处理；其输出结果经过第一平均池化层、Dropout层和Softmax层顺序处理后通过所述输出层输出；获取驾驶场景图像的学习样本集，所述学习样本集包括不同类型的驾驶场景图像集，每个类型的驾驶场景图像集包括该类型的多个驾驶场景图像；将所述学习样本集输入所述场景识别基础模型进行学习训练并获得训练后的场景识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华研优策(苏州)电子科技有限公司 预期功能安全中场景识别模型训练方法、场景识别及自动驾驶方法
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