一种基于深度学习实时的交通场景语义分割方法.pdf

一种农业场景下的航拍图像实时语义分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361373 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110612989.1 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-21 约1.4万字 15页立即下载

基于深度学习的道路语义分割新方法.pptx 基于深度学习的道路语义分割新方法;目录;PART;;;采用条件随机场（CRF）等后处理方法进一步优化分割结果。;;;;;;PART;;;;PART;;;几何变换;PART;采用经典的编码器-解码器架构，编码器用于提取输入图像的特征，解码器则将特征图还原为与输入图像相同尺寸的分割结果。;特征金字塔;;;PART;;;对比基准;;;;;;PART;提出了基于深度学习的道路语义分割新方法，通过构建卷积神经网络模型实现道路图像的自动分割。;构建了适用于道路语义分割的卷积神经网络模型，实现了端到端的训练和推理。;;THANKS

2024-06-29 约小于1千字 38页立即下载

一种基于视觉语义分割技术的车辆实时定位方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362394 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110654423.5 G06T 3/40 (2006.01)

2023-06-17 约5.4千字 6页立即下载

基于深度学习的复杂道路场景语义分割算法研究.docx 基于深度学习的复杂道路场景语义分割算法研究一、引言随着深度学习技术的飞速发展，其在计算机视觉领域的应用越来越广泛。在自动驾驶、智能交通系统等应用中，道路场景的语义分割是一项关键技术。本文将重点研究基于深度学习的复杂道路场景语义分割算法，旨在提高道路场景理解的准确性和实时性。二、相关背景及研究现状道路场景语义分割是指将道路图像中的不同区域进行分类和标注，如道路、车辆、行人、建筑物等。传统的图像处理方法和机器学习方法在处理复杂道路场景时，往往难以满足实时性和准确性的要求。近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的语义分割算法在道路场景理解中取得了显著的成果。目前，国内外学者在道路

2025-05-06 约4.07千字 8页立即下载

基于深度学习的道路场景语义分割技术研究.pdf 基于深度学习的道路场景语义分割技术研究摘要在计算机视觉领域上，语义分割实现了图像像素级的分类。它能够将一张图片或者视频，按照类别的异同，将图像分为多个块。随着图像语义分割技术的不断发展，激发了很多学者的研究热情。同时语义分割技术在很多的领域都有着广泛的应用，比如医学影像、遥感图像、自动驾驶等方面。对于自动驾驶而言，对于道路场景的语义 分割技术就变得尤为重要。但现有的道路场景图像的语义分割技术的输出效果存在着预测精度不高、训练速度慢等问题。所以本文分析以往的网络结构特点，提出了改进技术在道路场景下的应用。（1）针对传统U-Net模型在进行道路场景语义分割存在精确度较低的问题，本文

2025-05-25 约6.11万字 57页立即下载

一种基于多监督网络的道路场景图像语义分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362349 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110823118.4 (22)申请日 2021.07.21 (71)申请人浙江科技学院地址

2023-06-18 约4.26万字 29页立即下载

改进DeepLabV3+的交通场景语义分割方法.docx 改进DeepLabV3+的交通场景语义分割方法 一、引言随着深度学习和计算机视觉技术的飞速发展，语义分割在交通场景中的应用日益广泛。DeepLabV3+作为当前语义分割领域的先进模型，在多种场景下展现了其优越性。然而，在复杂的交通场景中，其分割效果仍需进一步提高。本文旨在研究并改进DeepLabV3+模型，以提升其在交通场景的语义分割性能。二、相关背景及现状 DeepLabV3+模型是一种基于深度卷积神经网络的语义分割模型，通过引入空洞卷积和上采样操作，实现了多尺度上下文信息的融合，有效提高了分割精度。然而，在交通场景中，由于场景的复杂性和多样性，如车辆、行人、道路、交通标志等多种目标的并

2025-05-06 约4.28千字 8页立即下载

一种基于U-NET的深度学习遥感图像语义分割方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392845 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110662122.7 (22)申请日 2021.06.15 (71)申请人广州观必达数据技术有限责任公司

2023-06-20 约1.98万字 17页立即下载

一种基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112991354 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110271050.3 (22)申请日 2021.03.11 (71)申请人东北

2023-06-11 约2.04万字 21页立即下载

2025-02-26 约1.41万字 20页立即下载

2025-02-25 约3万字 43页立即下载

基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法研究.docx 基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法研究一、引言近年来，随着三维传感器技术的发展和广泛应用，三维点云数据逐渐成为计算机视觉领域的重要研究对象。其中，三维点云语义分割是计算机视觉中的一项关键任务，旨在将点云数据中的不同物体或部分进行准确划分。然而，由于三维点云数据的复杂性和稀疏性，实现准确的语义分割仍是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习的弱监督三维点云语义分割方法。二、相关工作回顾传统的三维点云语义分割方法主要依赖于几何特征、空间分布和局部上下文等信息。然而，这些方法在处理复杂场景时往往难以取得理想的效果。近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究

2025-02-20 约4.65千字 9页立即下载

基于深度学习的遥感影像语义分割方法研究.docx 基于深度学习的遥感影像语义分割方法研究一、研究背景遥感影像包含了丰富的地表信息，在城市规划、农业监测、生态评估等众多领域有着广泛应用。语义分割作为从遥感影像中提取有用信息的关键技术，旨在将影像中的每个像素划分到对应的语义类别中。传统的语义分割方法依赖人工设计的特征，在面对复杂多变的遥感影像时，精度和效率难以满足实际需求。深度学习技术的兴起，为遥感影像语义分割带来了新的突破，其强大的特征自动学习能力，能有效提升分割精度和效率，成为当前研究的热点。二、深度学习方法在遥感影像语义分割中的应用卷积神经网络（CNN）：CNN是深度学习的核心架构之一，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，自动提取

2025-02-19 约1.37千字 2页立即下载

基于深度学习的三维点云语义分割方法综述.pdf ^ mmmm 20 2 1 年第 0 1 期 ( 总第 2 1 7 期） 基于深度学习的三维点云语义分割方法综述许安宁 (三峡大学计算机与信

2023-11-05 约1.79万字 4页立即下载

基于深度学习的室内点云语义分割方法研究.docx 基于深度学习的室内点云语义分割方法研究一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在三维点云数据处理领域的应用逐渐受到广泛关注。室内环境的点云数据语义分割作为三维场景理解的重要组成部分，对于实现智能机器人导航、环境建模以及增强现实等应用具有重要意义。本文旨在研究基于深度学习的室内点云语义分割方法，以提高分割精度和效率。二、室内点云语义分割背景及挑战室内点云语义分割是指将室内环境中扫描得到的点云数据按照其所属的物体类别进行分类。由于室内环境复杂多变，包含多种材质和形状的物体，因此点云数据具有高维度、无序性、海量性等特点，使得传统的手工特征提取方法难以满足需求。深度学习的发展为解决这一问题提供了

2025-06-04 约4.54千字 9页立即下载