专利汇可以提供一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及计算机识别技术领域,具体涉及一种基于 深度学习 的实时检测及识别障碍物的方法。本发明的是通过以下技术方案得以实现的:一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,包含以下步骤:车辆 硬件 安装步骤; 数据采集 步骤;数据导入步骤;识别操作步骤。本发明的目的是提供一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,收集大量实车收集且带标签的数据集,对检测和识别提供了精确的判断依据,识别精准。,下面是一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法专利的具体信息内容。
1.一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:包含以下步骤: 车辆硬件安装步骤:在目标车辆上安装激光雷达; 数据采集步骤:收集到激光雷达收集到的物体信息和与之对应的标签信息作为选择数据; 深度学习网络模型构建步骤:在该步骤中,构建深度学习网络模型; 数据导入步骤:将所述选择数据导入到所述深度学习网络模型,运行所述深度学习网络模型; 识别操作步骤:控制所述目标车辆运行,将所述目标车辆上的激光雷达反馈数据作为输入数据,输入到所述深度学习网络模型中,对路面信息进行实时检测及识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:所述深度学习网络模型包括依次连接的特征学习网络、中间层网络和区域建议网络;
所述的特征学习网络,是深度学习网络模型的前端,用于学习障碍物特征信息;所述中间层网络包含三个网络层,用于提取特征信息并作为下一步的输入;所述区域建议网络,是深度学习网络模型的末端,用于学习障碍物抽象特征信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:所述的特征学习网络包括点云数据的分组、特征编码及稀疏张量表示,所述点云数据的分组是将输入点云数据按照指定的三维规格进行剪裁分组;所述点云数据特征编码是将分组后的每个数据组输入全连接层进行特征提取,再经过最大池化层,提取出每个分组内的特征表示;所述稀疏张量表示是将上一步提取的特征表示,整合成一个四维的张量形式。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:所述点云数据特征编码,包括三个全连接层和一个最大池化层;所述全连接层是对每个元素的特征表示;所述最大池化层是对每组元素特征表示的局部聚合。
5.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:所述中间层网络,包括一个卷积层和一个非线性层,用于进一步的特征提取和对下一步学习网络的输入表示。
6.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:所述区域建议网络是改进后不同于普通的目标检测的网络框架;所述区域建议网络包括三个全卷积网络层。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:所述区域建议网络包括三个全卷积网络层,第一个全卷积网络层包含批规范化层和非线性层;第二个全卷积网络层有一个最大池化层和三个卷积层;第三个全卷积网络层有五个卷积层和一个非线性层。
8.根据权利要求1-7任意一项所述的一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:所述数据采集步骤中采集到的所述选择数据包含带标签信息的数据集,所述带标签信息的数据集为实车采集的行车障碍物,包括车辆,行人,树木。
9.根据权利要求1-7任意一项所述的一种基于深度学习的实时检测及识别障碍物的方法,其特征在于:在所述数据导入步骤后,在所述识别操作步骤前,还包含模型微调步骤,在该步骤中,用户对模型中的参数权重和模型结构进行调整。
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