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申请/专利权人：厦门海洋职业技术学院;山东蟠龙信息科技有限公司
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196421A
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06F16/29;G06F16/951;G06V10/44;G06V10/25;G06N3/0455;G06F40/284;G06V10/80;G06N3/0895
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明属于自动驾驶和计算机视觉分割应用技术领域，尤其涉及一种基于语义信息引导的多路况分割方法。首先通过自然语言来引导模型编码器学习到的视觉概念，构建通用图像编码器和关键字编码器，搭建基于语义信息分割网络模型，构建一种具有代表性的多模态视觉模型，通过冻结图像编码器和关键字编码器，并对掩码解码器进行了微调。解决了复杂道路场景中的鲁棒性较低，以及模型融合效果不明显造成的遮挡、丢失、误识别等问题。语义信息的引入稳定大模型微调过程，同时提高多路况模型分割鲁棒性和精度，更适用于复杂多变的道路环境。
主权项：1.一种基于语义信息引导的多路况分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：数据获取，获取开源数据集和通过爬虫爬取网上路况图片，进行标注和划分；S2：搭建图像、掩码和关键词的隐空间映射模型；S3：隐空间映射模型训练与验证，用S1获取的数据对隐空间映射模型训练，并验证图像、掩码和关键词映射关系的准确性；S4：搭建语义信息引导的多路况分割模型，采用S3训练好的图像编码器和关键字编码器，并冻结其权重；S5：语义信息引导的多路况分割模型训练与验证有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门海洋职业技术学院;山东蟠龙信息科技有限公司 一种基于语义信息引导的多路况分割方法
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