[发明专利]基于多任务学习神经网络的道路场景识别方法和系统在审
| 申请号： | 202011060853.6 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112183395A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 陈海波;武玉琪 | 申请（专利权）人： | 深兰人工智能（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 陈红桥 |
| 地址： | 518131 广东省深圳市龙华*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多任务学习神经网络的道路场景识别方法和系统，其中，所述方法包括以下步骤：获取道路场景的图像信息；对图像信息分别进行语义分割和目标检测标注以得到训练数据集；对训练数据集进行数据增强处理；构建多任务学习神经网络；根据增强处理后的训练数据集对多任务学习神经网络进行训练；根据训练后的多任务学习神经网络对道路场景图像进行目标检测和语义分割。本发明能够通过训练一个神经网络来同时实现语义分割和目标检测两个任务，从而能够有效减道路场景识别的时间，以提高道路场景识别效率，并能够节省显存资源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 神经网络 道路 场景 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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