一种基于深度学习的乡村环境下可驾驶区域识别的方法

一种基于深度学习的乡村环境下可驾驶区域识别的方法，包括如下步骤：步骤S1：采用搭载摄像机的车辆，收集乡村环境的行驶图像，建立乡村道路数据集；步骤S2：搭建深度学习语义分割网络模型，包括：编码模块，颈部模块和解码模块；步骤S3：训练深度学习语义分割模型，将待检测的目标图像输入网络模型，获取图像中的目标区域；步骤S4：计算损失函数，损失函数包括交叉熵损失和骰子损失函数；步骤S5：预测并标注可驾驶区域。本发明用于解决在乡村道路环境下，道路结构不清晰对道路识别算法造成的干扰的问题，以及实现在不同光线天气下都能比较稳定地识别的道路中的可驾驶区域的任务。减小图像质量等问题对识别可驾驶区域准确性的干扰。