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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供一种用于车载自动驾驶系统的目标与背景分离方法，方法包括：构建红外镜像生成系统，所述红外镜像生成系统用于将输入图像进行像素的逐级提取，并将各级提取的红外辐射图像在物面叠加；基于所述红外镜像生成系统获取待处理红外景象生成数据；将所述红外景象生成数据输入训练后的语义分割模型进行语义特征提取，从而获取红外景象生成数据的语义分割特征；将所述语义分割特征输入训练后的前景背景判断模型景象前景提取，从而获得与所述红外景象生成数据对应的前景掩码，实现目标与背景分离。本发明能够在帧频范围内通过脉宽调试方法生成高灰度的红外景象，并基于预训练的神经网络模型实现目标前景的高效精确提取。
主权项：1.一种用于车载自动驾驶系统的目标与背景分离方法，其特征在于，包括：构建红外镜像生成系统，所述红外镜像生成系统用于将输入图像进行像素的逐级提取，并将各级提取的红外辐射图像在物面叠加；基于所述红外镜像生成系统获取待处理红外景象生成数据；将所述红外景象生成数据输入训练后的语义分割模型进行语义特征提取，从而获取红外景象生成数据的语义分割特征；所述语义分割模型训练时，取Pascal-VOC的20个常见类别加上交通常用车型数据进行迁移学习，将红外景象生成数据与开源数据库进行对齐匹配处理，采用U-Net模型进行数据训练；将所述语义分割特征输入训练后的前景背景判断模型进行前景提取，从而获得与所述红外景象生成数据对应的前景掩码，实现目标与背景分离；所述前景背景判断模型训练时，采用U-Net模型中的编码部分对语义分割特征进行映射特征提取，利用自编码器的特征检测性质，判断映射特征是否为背景，并训练背景筛选模型，引入自编码器，对映射特征进行单独训练，并通过Groundtruth自动化判断与人工标注的方式，判断映射特征是否表征图像的背景部分，剔除错误结果，训练剔除错误结果后的前景背景判断模型，监测模型收敛情况，使损失函数趋于稳定，得到已训练完毕的车载自动驾驶系统目标与背景分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种用于车载自动驾驶系统的目标与背景分离方法
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