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申请/专利权人：国电瑞源(西安)智能研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络的视觉路径搜寻方法，涉及道路检测技术领域，使用一个单一的摄像机充当传感器进行信息的获取，通过语义分割，一步完成道路和障碍物的检测，基于神经网络从不同的数据集中学习到的特征，对分割后的图像进行处理，找到车辆的导航路径。本发明提供的一种基于人工神经网络的视觉路径搜寻方法可用于自主车辆或机器人中，在道路上安全准确地导航，同时降低现有技术可用解决方案的成本和复杂性，本发明的方法可以辅助汽车构成驾驶员的辅助系统。
主权项：1.一种基于人工神经网络的视觉路径搜寻方法，其特征在于，包括以下步骤：建立语义分割模型，输入BerkleyDeepDrive数据集进行模型训练；定制数据集，对训练后的语义分割模型进行微调；将摄像机采集的图像输入语义分割模型，输出分割图像；将分割图像过滤到两个独立的二值图像中，对二值图像中连续的白色像素进行分行计数，并计算出每行的可行驶段，所述每行的可行驶段为，从连续的白色像素开始的列按顺序进行计数，每增加一个计数，将增加计数前所在的列作为可行驶段的开始值，将增加计数后所在的列作为可行驶段的结束值；判断每行可行驶段的数目，若数目为1，则不存在障碍物，该行驶段均为可行驶段；若数目大于1，则该行驶段存在障碍物，计算存在障碍物的行驶段内的最大可行驶段，并将该最大可行驶段作为该行的可行驶段，所述最大可行驶段根据可行驶段的结束值与可行驶段的开始值的差值获得；获取每行可行驶段的中点坐标，分别对中点坐标的连续性、连续中点坐标长度和宽度进行判断，若中点坐标的连续长度超过预设值则指示驱动车辆行驶，若连续长度小于预设值则表示存在障碍物，进行替代路线搜寻；对连续的中点坐标长度和宽度进行判定，若超过长度和宽度的预设值，车辆则正常行驶，若超过长度预设值，则进行替代路线搜寻；迭代进行新线路的可行驶段的判断，完成导航路径的搜寻。
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百度查询： 国电瑞源(西安)智能研究院有限公司 一种基于人工神经网络的视觉路径搜寻方法
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