基于深度学习的多类道路场景感知

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对道路环境的感知是无人驾驶技术中的关键技术,车辆对可行驶区域的判定是环境感知中的重要一环。提出一种基于CNN的双任务联合结构模型,由1个编码器、2个解码器组成,通过端到端训练,实现特征信息共享,完成对城市道路、乡村道路和高速公路等多种道路场景的分类,并对场景中的道路进行分割,达到场景分类和道路分割的双重目标。实验表明,该结构模型能有效提高训练速度和分割精度,具有实时性,为智能驾驶辅助系统提供有价值的技术信息。
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