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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本申请公开了一种基于RY‑YOLOP模型的面向自动驾驶任务的行驶场景判别方法，该方法包括：获取行驶图片；构建RY‑YOLOP模型；通过所述RY‑YOLOP模型对行驶图片进行判别，并输出自动驾驶的行驶场景结果。本申请提供的基于RY‑YOLOP模型的面向自动驾驶任务的行驶场景判别方法，在RY‑YOLOP模型中，输入的图片先经过backbone骨干网络进行特征的提取，然后正在Neck颈部进行特征融合，再将融合的特征分别输出到三个不同的解码器来完成对行驶目标检测，最后由场景分类器对当前行驶的场景进行判别。其检测结果好，并在增加场景分类器后，使得原模型能够承担起行驶场景的分类任务。
主权项：1.一种基于RY-YOLOP模型的面向自动驾驶任务的行驶场景判别方法，其特征在于，该方法包括：S1：获取行驶图片；S2：构建RY-YOLOP模型；S3：通过所述RY-YOLOP模型对行驶图片进行判别，并输出自动驾驶的行驶场景结果；其中，所述RY-YOLOP模型包括Backbone模块、Neck模块、三个不同的解码器以及场景分类器，所述Backbone模块和所述Neck模块连接，所述Neck模块分别与三个所述解码器连接；所述Backbone模块用于提取行驶图片中的行驶特征，所述Neck模块用于将行驶特征进行融合，三个不同的解码器用于分析融合后的特征，完成对行驶目标检测，可行驶区域分割和车道线检测的标注，所述场景分类器用于接收对应的标注后对当前行驶的场景进行判别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于RY-YOLOP模型的面向自动驾驶任务的行驶场景判别方法
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