一种基于深度学习的图像数据实时处理方法

本发明公开了一种基于深度学习的多模态图像数据实时融合方法，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、采集车前图像；S2、提取车前图像的局部特征；S3、为车前图像构建先验特征集；S4、确定标准特征集；S5、对先验特征集和标准特征集进行处理，得到车前图像的目标结果。本发明对无人驾驶汽车在行驶过程中的车前图像数据进行像素分析，利用神经网络提取的局部特征为车前图像生成先验特征集；再对除先验特征集之外的剩余像素点进行筛选，确定标准特征集；将滤波处理后的先验特征集和标准特征集作为车前图像的目标结果，即车前图像的障碍物存在区域，便于无人驾驶汽车的驾驶系统及时做出避让，保证车辆行驶安全。