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申请/专利权人：智道网联科技(北京)有限公司

摘要：本申请涉及一种无人车行驶环境识别方法、装置和计算机可读存储介质。该方法包括：获取无人车行驶环境的原始图像；对原始图像进行二值化，得到原始二值化图像；将待检测图像进行至少两阶段正向处理，其中，待检测图像包括原始图像和原始二值化图像；对进行至少两阶段正向处理后的图像进行池化，得到池化后的输出图像；将输出图像进行至少两阶段反向处理；对至少两阶段正向处理中每一阶段正向处理后的图像和至少两阶段正向处理中每一阶段反向处理后的图像进行特征融合，得到融合图像；对融合图像进行预测，识别无人车行驶环境中目标物。本申请的技术方案可以提升对无人车周围环境物体的识别精度。

主权项：1.一种无人车行驶环境识别方法，应用于自动驾驶，其特征在于，所述方法包括：获取无人车行驶环境的原始图像；对所述原始图像进行二值化，得到原始二值化图像；将待检测图像进行至少两阶段正向处理，所述待检测图像包括所述原始图像和原始二值化图像，其中包括：在N个正向处理阶段中第n个正向处理阶段，降低第（n-1）个正向处理阶段所得待压缩图像的分辨率并下采样所述待压缩图像，得到第n个正向处理阶段的待压缩图像，其中，2≤n≤N，且当n＝2时，以所述待检测图像作为前一个正向处理阶段得到的待压缩图像，已训练卷积模块对所述第n个正向处理阶段的待压缩图像进行卷积操作后输出，所述已训练卷积模块输出的特征图像作为第（n+1）个正向处理阶段的待压缩图像；对所述至少两阶段正向处理后的图像进行池化，得到池化后的输出图像；将所述输出图像进行至少两阶段反向处理，其中包括：在N个反向处理阶段中第m个反向处理阶段，将第（m+1）个反向处理阶段的解压缩图像进行反卷积操作，得到第m个反向处理阶段的反卷积操作图像，所述m=N+1-n，且当m＝1时，以所述输出图像作为后一个反向处理阶段得到的解压缩图，提升所述反卷积操作图像的分辨率并上采样所述反卷积操作图像，将经过所述上采样所得图像作为第（m+1）个反向处理阶段的解压缩图像；对所述至少两阶段正向处理中每一阶段正向处理后的图像和所述至少两阶段正向处理中每一阶段反向处理后的图像进行特征融合，得到融合图像；对所述融合图像进行预测，识别所述无人车行驶环境中目标物。

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百度查询： 智道网联科技(北京)有限公司 无人车行驶环境识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质