一种基于双向注意力网络的街景图像分割方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210236443.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114677507A | 公开（公告）日 | 2022-06-28 |
| 申请公布号 | CN114677507A | 申请公布日 | 2022-06-28 |
| 分类号 | G06V10/26（2022.01）I;G06V20/10（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 史彦丽;盛鹏鹏 | 申请（专利权）人 | 吉林化工学院 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 132022吉林省吉林市龙潭区承德街45号吉林化工学院 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于双向注意力网络的街景图像分割方法及系统，属于图像分割处理领域，首先采集城市街道图像数据，预处理后构建训练数据集；再建立以街景图像为输入，以街景图像对应的预测图为输出的双向注意力网络分割模型，包括具有注意力机制的语义信息提取网络和空间信息提取网络以及多尺度融合模块；预测图为使用不同颜色标注出不同街景特征的图像，且同一类街景特征采用同一种颜色标注；再利用训练数据集对双向注意力网络分割模型进行训练；采集待分割街景图像并输入到模型中输出预测图；将预测图与待分割街景图像原图叠加，生成最终的街景分割叠加图像。该方法可提升街景图像的分割精度，保证自动驾驶汽车的安全行驶。 |
