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摘要：本发明请求保护一种基于全向视觉的多任务环境感知和高精度定位方法，涉及深度学习、计算机视觉及智能汽车环境感知和车辆定位领域。1构建了一个基于编码‑解码架构的多任务神经网络，具有同时实现全向视觉环境感知与车辆高精度定位的功能，2制作了一体化数据集，包括图像数据、低成本的IMU和GNSS数据、RTK数据、激光雷达数据；3采用冻结训练策略对多任务神经网络进行训练；4构建了全向视觉环境感知和高精度定位损失函数数学模型；5对GNSS数据进行平滑处理，并实现车辆粗定位，再利用全向视觉环境感知信息结合粗定位结果实现车道级的高精度定位。本发明提高了车辆的环境感知范围以及在复杂环境中定位的精度和稳定性。
主权项：1.一种基于全向视觉的多任务环境感知和高精度定位方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于编码-解码架构的多任务神经网络，具有同时实现全向视觉环境感知与车辆高精度定位的功能；构建全向视觉环境感知和高精度定位损失函数数学模型；制作一体化数据集，包括图像数据、IMU和GNSS数据、RTK数据、激光雷达数据；采用冻结训练策略对多任务神经网络进行训练；对GNSS数据进行平滑处理，并实现车辆粗定位，再利用全向视觉环境感知信息结合粗定位结果实现车道级的高精度定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于全向视觉的多任务环境感知和高精度定位方法
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