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专利信息

一种基于深度学习的卷积神经网络的道路材质识别方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-318-3168-7867
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06K9/34;G06K9/44;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明属于道路材质识别技术领域,公开了一种基于深度学习的卷积神经网络的道路材质识别方法,包括以下步骤：输入影像,找到道路位置；将非道路位置亮度调0；将影像转为红、绿、近红三通道,对道路材质进行识别；收集好数据后,搭建以ResNet50为特征提取器的deeplabV3+语义分割模型,在影像上进行训练；得到每条道路都着色的热力图,通过颜色判定道路的材质类别。本发明通过结合路网数据,以及部分手工矫正,避免了在道路位置的提取上花费过大的计算资源,同时,本发明结合了卫星影像所具有多波段光谱信息这一特点,对不同的路面材质进行了光谱分析,使输入数据中含有的特征信息更加丰富且更具有代表性,并通过预处理凸显目标的所有特征,提高了识别精度。
附件下载：  (原始资料备查)

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