【技术实现步骤摘要】
基于增强特征融合的交通场景图像语义分割方法
[0001]本专利技术属于图像语义分割领域，具体涉及一种基于增强特征融合的交通场景图像语义分割方法。
技术介绍
[0002]交通场景图像语义分割主要是对采集到的交通场景图像中的每个像素进行对应的类别分类，实现交通场景图像在像素级别上的分类，使其可以提取到车辆可通行的道路区域，为车辆控制与路径规划提供道路信息。传统的交通场景图像语义分割方式有：基于颜色特征、基于纹理特征、基于道路几何形状特征等图像结构特征进行分割。
[0003]其中，基于颜色特征的方法：该方法包含最近邻法等算法，颜色信息可以提供重要的线索来检测物体，但该方法对路面积水、光照阴影等干扰较为敏感且需要对图像进行预处理操作。
[0004]基于纹理特征的方法：该方法主要是通过将纹理与重采样检测相结合，将检测任务视为一个纹理分类问题，该方法核心为图像纹理在精细尺度上的改变，能够提取到局部信息。但是该方法只适用于边缘清晰的道路，对边缘模糊的道路无法得到较好的语义分割结果。
[0005]基于道路几何形状特征...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于增强特征融合的交通场景图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用在ImageNet数据库预训练的VGG16框架作为分割网络，将分割网络最后的全连接层换成卷积层；S2、在全卷积网络的上采样网络中增加一个特征融合点，并在第二层池化层、第三层池化层、第四层池化层后各进行一次卷积采样操作，然后进行特征融合，得到改进后的全卷积网络；S3、将训练集输入改进后的全卷积网络进行训练，得到训练好的全卷积网络；S4、训练结束后，利用训练好的全卷积网络对测试集进行检测，即得到分割结果。2.根据权利要求1所述的基于增强特征融合的交通场景图像语义分割方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢刚，代文娟，谢新林，何秋生，王健安，罗臣彦，
申请(专利权)人：太原科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。