基于深度学习的车载成像道路信息重建方法及其应用

本发明提供了一种基于深度学习的车载成像道路信息重建方法及其应用，通过对历史毫米波车载成像数据进行预处理，得到多通道数据；构建初始深度学习模型，并利用所述初始深度学习模型对所述多通道数据进行特征提取，得到特征序列；基于所述特征序列进行多尺度融合和GRU时间融合，并训练得到训练好的深度学习模型；利用所述训练好的深度学习模型对实时毫米波车载成像数据进行识别，生成道路信息重建结果。采用深度学习模型，并进行多尺度融合和GRU时间融合，能够充分利用毫米波车载成像数据中的多维度信息，实现对道路信息的高精度重建，并提高在车载环境下的实时处理能力。