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发布时间:2019-10-27

本发现公开了一种基于深度进修的交通设备地图生成方式取系统,方式包罗:采集车采集道街景图;将采集车采集到的道街景图进行预处置,获得预处置后的俯视图;采用预锻炼的交通设备识别模子对预处置后的俯视图进行从动识别,此中,预锻炼的交通设备识别模子采用Faster RCNN卷积神经收集锻炼获得;按照从动识此外成果从动生成车道级的精细化地图。本发现采用了基于Faster RCNN卷积神经收集的深度进修手艺来从动识别交通设备,鲁棒性好,皇都国际官网,计较开销小,识别精度高;能按照从动识此外成果从动生成车道级的精细化地图,取保守画图人员手工绘制的体例比拟,耗时短且效率高。本发现可普遍使用于图像处置取地图测绘范畴。

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1.一种基于深度进修的交通设备地图生成方式,其特征正在于:包罗以下步调:采集车采集道街景图;将采集车采集到的道街景图进行预处置,获得预处置后的俯视图;采用预锻炼的交通设备识别模子对预处置后的俯视图进行从动识别,此中,预锻炼的交通设备识别模子采用Faster RCNN卷积神经收集锻炼获得;按照从动识此外成果从动生成车道级的精细化地图。