【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法。
技术介绍
1、交通监控是保障道路交通安全和提高交通效率的重要手段，传统的交通监控系统通常使用摄像头来获取道路上的图像，并通过人工分析来监测交通流量、车辆行驶状态以及事故发生情况等。
2、然而，随着交通量的增加和城市化的进程，传统的监控方法已经无法满足日益增长的需求，近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，尤其在图像语义分割方面取得了显著的进展，语义分割技术可以将图像中的每个像素分配给交通监控场景的类别，从而实现对图像中不同目标的精确识别和分割，常规的车道区域分割方法在交通监控场景下，如多车道的交通监控图像中，仍然存在一些挑战，在多车道的交通监控场景下，获取的图像常常是从侧上方视角拍摄的，而且图像中的目标常常具有任意的方向，占据图像的极少部分，由于常规图像语义分割方法在这种情况下的表现不佳。
3、车道区域分割方法一般通过以下方式来实现：1. 查询阶段：监控人员提取监控画面中的图像，并手动输入到车道区域分割系统中进行分析；2...
【技术保护点】
1.一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法，其特征在于，对所述场景图像样本进行处理，损失函数和优化器的配置，训练深度模型的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法，其特征在于，根据所述二值交叉熵损失函数和交并比损失函数，获得最终的损失函数的具体步骤包括：
5.根据权利要求2所...
【技术特征摘要】
1.一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法，其特征在于，对所述场景图像样本进行处理，损失函数和优化器的配置，训练深度模型的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述一种基于门控注意力双分支编码器的车道区域分割方法，其特征在于，根据所述二值交叉熵损失函数和交并比损失函数，获得最终的损失函数的具体步骤包括：
5.根据权利要求2所述一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：周鹏鹏，刘安山，张由诚，李达，吕元喆，张学超，朱朝晖，
申请(专利权)人：合肥市正茂科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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