[发明专利]基于显著性检测的路面障碍物识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于显著性检测的路面障碍物识别方法，其特征在于，包括：

获取道路图像，并将所述道路图像输入障碍物识别网络的特征提取层，得到特征提取结果；

将所述特征提取结果输入障碍物识别网络的解码器层，并分别通过所述解码器层的第一分支、第二分支、第三分支得到障碍物边界结果、障碍物区域结果、障碍物位置结果；

根据所述障碍物边界结果和所述障碍物区域结果，得到障碍物显著性结果；

根据所述障碍物边界结果和所述障碍物区域结果，修正所述障碍物位置结果，并根据所述障碍物显著性结果和修正后的障碍物位置结果得到障碍物识别结果；

所述障碍物识别网络是基于样本和标签训练得到的。

2.根据权利要求1所述的基于显著性检测的路面障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物边界结果包括所述道路图像中任一像素为障碍物边界像素的概率结果；所述障碍物区域结果包括所述道路图像中任一像素为障碍物所在区域像素的概率结果；所述障碍物位置结果包括所述道路图像中任一像素为障碍物中心像素的概率结果。

3.根据权利要求2所述的基于显著性检测的路面障碍物识别方法，其特征在于，所述根据所述障碍物边界结果和所述障碍物区域结果，得到障碍物显著性结果的步骤包括：

根据所述障碍物边界结果中，像素为障碍物边界像素的概率结果，二值化所述道路图像得到第一二值图；

根据所述障碍物区域结果中，像素为障碍物所在区域像素的概率结果，二值化所述道路图像得到第二二值图；

根据第一二值图修正第二二值图，得到二值化的障碍物显著性结果。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于显著性检测的路面障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物识别网络的解码器层还包括第四分支；所述第四分支能够根据所述特征提取结果得到障碍物宽高结果；

所述根据所述障碍物显著性结果和修正后的障碍物位置结果得到障碍物识别结果的步骤包括：

根据所述障碍物显著性结果、修正后的障碍物位置结果以及障碍物宽高结果得到障碍物识别结果。

5.根据权利要求4所述的基于显著性检测的路面障碍物识别方法，其特征在于，所述样本包括道路图像正样本和道路图像负样本；所述标签包括：

所述样本中标识障碍物所在区域内像素的二值图；

所述样本中标识障碍物边界像素的二值图；

所述样本中标识障碍物中心点像素的概率图；以及

所述样本中障碍物的宽高。

6.根据权利要求4所述的基于显著性检测的路面障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物识别网络的训练损失函数包括：

用于量化所述第一分支结果的交叉熵函数项；和

用于量化所述第二分支结果的距离相似度函数项。

7.一种基于显著性检测的路面障碍物识别系统，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于获取道路图像，并将所述道路图像输入障碍物识别网络的特征提取层，得到特征提取结果；

解码器模块，用于将所述特征提取结果输入障碍物识别网络的解码器层，并分别通过所述解码器层的第一分支、第二分支、第三分支得到障碍物边界结果、障碍物区域结果、障碍物位置结果；

显著性模块，用于根据所述障碍物边界结果和所述障碍物区域结果，得到障碍物显著性结果；

识别模块，用于根据所述障碍物边界结果和所述障碍物区域结果，修正所述障碍物位置结果，并根据所述障碍物显著性结果和修正后的障碍物位置结果得到障碍物识别结果；

所述障碍物识别网络是基于样本和标签训练得到的。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于显著性检测的路面障碍物识别方法的步骤。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于显著性检测的路面障碍物识别方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于显著性检测的路面障碍物识别方法的步骤。