【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自学习，更具体地，本专利技术涉及一种基于视觉的环境感知系统。
技术介绍
1、随着科技的发展和社会的进步，自动驾驶技术成为交通领域的发展趋势，自动驾驶过程中，通过传感器感知外界环境信息，基于感知到的环境信息进而做出决策。
2、在这个过程中，汽车处理器对相机获取的图像进行分析，具体来说，首先对获取到的图像分类，进而得到行人、自行车、周围车辆等动态物体和道路、人行道、树木等环境物体，针对动态物体，需要实时检测其在图像中的位置，以便帮助车辆做出智能决策确保安全驾驶；针对环境物体，对其进行像素级别的分割，有助于提供更详细的场景理解。
3、有的环境感知通常是利用三个不同的神经主干进行图像的提取特征，即完成图像分类、目标检测、语义分割等任务。而对于汽车处理器等边缘计算设备而言，由于体积有限，过多的神经主干参数会带来数据存储量大的问题，进而影响图像的处理速度，会使得自动驾驶过程中的环境感知速度慢，进而影响自动驾驶的决策。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于视觉的...
【技术保护点】
1.一种基于视觉的环境感知系统，其特征在于，所述感知系统包括：
2.如权利要求1所述基于视觉的环境感知系统，其特征在于，任务类型包括：上游图像分类任务及下游的目标检测任务和语义分割任务。
3.如权利要求1所述基于视觉的环境感知系统，其特征在于，最优神经网络主干对采集到的环境图像先进行图像分类，分成环境及环境中的动态物体；再对动态物体进行目标检测，检测动态物体的位置，对环境进行语义分割，分割成不同的目标物体。
4.如权利要求1所述基于视觉的环境感知系统，其特征在于，最优神经网络主干的获取方法具体如下：
5.如权利要求4所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的环境感知系统，其特征在于，所述感知系统包括：
2.如权利要求1所述基于视觉的环境感知系统，其特征在于，任务类型包括：上游图像分类任务及下游的目标检测任务和语义分割任务。
3.如权利要求1所述基于视觉的环境感知系统，其特征在于，最优神经网络主干对采集到的环境图像先进行图像分类，分成环境及环境中的动态物体；再对动态物体进行目标检测，检测动态物体的位置，对环境进行语义分割，分割成不同的目标物体。
4.如权利要求1所述基于视觉的环境感知系统，其特征在于，最优神经网络主干的获...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵立军，孙涛，谢涛，张金航，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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