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申请/专利权人：兰州交通大学
摘要：本发明公开了一种基于MLS点云的道路标线提取分类方法及系统，属于智能交通测绘识别技术领域，包括：基于MaskR‑CNN，将具有道路标线的二维强度特征图像，输入到特征提取网络ResNet‑50中提取特征图，然后进行多尺度特征融合，并将融合后具有多尺度信息的特征图通过区域建议网络RPN，生成区域候选框；将区域候选框作为RoIAlign层的输入，提取特征图中每个区域候选框所对应的特征，输入到检测分支和掩膜分支中，对道路标线进行分类识别。本发明提升了道路标线的提取分类能力，通过在道路标线的准确提取在智能交通系统、高精地图构建、自动驾驶等领域具有重要意义。
主权项：1.一种基于MLS点云的道路标线提取分类方法，其特征在于，包括以下步骤：基于MaskR-CNN，将具有道路标线的二维强度特征图像，输入到特征提取网络ResNet-50中提取特征图，然后进行多尺度特征融合，并将融合后具有多尺度信息的特征图通过区域建议网络RPN，生成区域候选框；将所述区域候选框作为RoIAlign层的输入，提取特征图中每个区域候选框所对应的特征，输入到检测分支和掩膜分支中，对所述道路标线进行分类识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州交通大学 一种基于MLS点云的道路标线提取分类方法及系统
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