[发明专利]一种神经网络模型训练及通用接地线的检测方法

摘要

本发明公开了一种神经网络训练方法，以及采用该神经网络进行通用接地线检测的方法，属于智能驾驶领域。现有技术存在难以估计边界的速度，不利于规划算法使用的技术问题，本发明提供的神经网络以及利用该神经网络系统进行通用接地线的检测，包括步骤1：对摄像装置获取的图像进行单目标定，记录并存储所述摄像装置的内部参数和畸变参数；步骤2：将步骤1中获得的图像输入到所述训练好的神经网络中，得到可行驶区域分割图以及接地点、接地线。该方法把当前道路图像分割成可行驶区域和障碍物区域的同时，检测出接地线及其对应的物体类别，相比传统方法检测更加准确快捷。

主权项

1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于：所述训练方法通过以下步骤进行训练：步骤11：获取道路的样本，道路样本图像中标注可行驶区域以及边界处动态物体的一对接地点；步骤12：将所述道路样本图像输入初始化的神经网络模型；步骤13：利用经过标注的道路样本图像训练初始化的神经网络模型；所述图像中与道路路面具有重叠部分的物体，这些物体与真实道路路面连接部分的边界线为接地线，所述接地线的两端点为接地点。