本文關(guān)鍵詞： 夜視圖像 語(yǔ)義分割 深度學(xué)習(xí) 反卷積 無(wú)人車　出處：《應(yīng)用光學(xué)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了增強(qiáng)無(wú)人車對(duì)夜視圖像的場(chǎng)景理解,在夜間模式下更快更精確地探測(cè)和識(shí)別周圍環(huán)境,將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于夜視圖像的場(chǎng)景語(yǔ)義分割,提出了一種基于卷積-反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)人車夜視圖像語(yǔ)義分割方法。在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入反卷積網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建卷積-反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),無(wú)需手工選取特征。通過(guò)像素到像素的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,得到圖像語(yǔ)義分割模型,可直接用該模型預(yù)測(cè)夜視圖像中每個(gè)像素所屬的場(chǎng)景語(yǔ)義類別,實(shí)現(xiàn)無(wú)人車夜間行駛時(shí)的環(huán)境感知。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較好的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性,平均IU達(dá)到68.47。
[Abstract]:In order to enhance the unmanned vehicle of night vision image and scene understanding, in the night mode faster and more accurate detection and identification of the surrounding environment, the scene semantic deep learning applied to night vision image segmentation, a segmentation method of semantic unmanned vehicle night vision image convolution based on neural network. Join the network in the traditional neural network convolution deconvolution in the construction of convolution neural network, without manual feature selection. The pixel to pixel learning and training, get the image semantic segmentation model, can be directly used to forecast the scene semantic category of each pixel in the image of night vision, realize unmanned vehicle driving at night when the perception of the environment. The experimental results show that the the method has good accuracy and real-time, the average IU reached 68.47.

【作者單位】： 東華大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;東華大學(xué)數(shù)字化紡織服裝技術(shù)教育部工程研究中心;華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61375007) 上海市科委基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(15JC1400600)
【分類號(hào)】：TP18;TP391.41
【正文快照】： 引言移動(dòng)機(jī)器人作為機(jī)器人技術(shù)的一個(gè)重要領(lǐng)域,具有極強(qiáng)的環(huán)境感知、自主規(guī)劃和自適應(yīng)能力,能在復(fù)雜的環(huán)境中完成指定的工作[1]。無(wú)人車是典型的移動(dòng)機(jī)器人,使用攝像頭作為視覺(jué)傳感器來(lái)獲取場(chǎng)景內(nèi)容,然后依靠機(jī)器視覺(jué)算法來(lái)理解場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。圖像語(yǔ)義分割是機(jī)器視覺(jué)中圖

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本文編號(hào)：1485597