一種基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路材質(zhì)識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110357460.X 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113159044A 公開（公告）日 2021-07-23
申請(qǐng)公布號(hào) CN113159044A 申請(qǐng)公布日 2021-07-23
分類號(hào) G06K9/34（2006.01）I;G06K9/44（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 肖國(guó)峰;張?zhí)N靈;侯蕓;楊璇;何博洲;戴維序;龔婷婷;潘佩珠;王群;孫雨;宋張亮;趙政帆;董慶豪 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 航天信德智圖（北京）科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 天津展譽(yù)專利代理有限公司 代理人 鄭曉晨
地址 100000北京市海淀區(qū)紫竹院路116號(hào)嘉豪國(guó)際中心A座
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于道路材質(zhì)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路材質(zhì)識(shí)別方法，包括以下步驟：輸入影像，找到道路位置；將非道路位置亮度調(diào)0；將影像轉(zhuǎn)為紅、綠、近紅三通道，對(duì)道路材質(zhì)進(jìn)行識(shí)別；收集好數(shù)據(jù)后，搭建以ResNet50為特征提取器的deeplabV3+語義分割模型，在影像上進(jìn)行訓(xùn)練；得到每條道路都著色的熱力圖，通過顏色判定道路的材質(zhì)類別。本發(fā)明通過結(jié)合路網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及部分手工矯正，避免了在道路位置的提取上花費(fèi)過大的計(jì)算資源，同時(shí)，本發(fā)明結(jié)合了衛(wèi)星影像所具有多波段光譜信息這一特點(diǎn)，對(duì)不同的路面材質(zhì)進(jìn)行了光譜分析，使輸入數(shù)據(jù)中含有的特征信息更加豐富且更具有代表性，并通過預(yù)處理凸顯目標(biāo)的所有特征，提高了識(shí)別精度。