摘要
本申请提供一种整车路谱的视觉识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:利用车载摄像头采集多光谱图像数据,其中,多光谱图像数据中包含车辆周围的道路图像;对多光谱图像数据进行预处理,并对预处理后的多光谱图像数据进行归一化处理;将归一化处理后的多光谱图像数据输入到卷积神经网络中进行特征提取,得到特征向量;根据特征向量,对道路图像中的特征信息进行分类和识别,生成识别结果,并将识别结果输出至车辆的系统中,以使车辆基于识别结果进行驾驶决策。本申请能够提升视觉识别路谱技术在复杂光照及极端环境下的适应性,降低对图像质量的依赖,在保证准确性的同时降低系统成本。
技术关键词
多光谱
道路图像数据
视觉识别方法
车载摄像头
道路特征
红外摄像头
特征信息分类
图像去噪技术
车辆
局部特征信息
视觉识别装置
图像增强技术
可见光
边缘检测算法
纹理
整车
电子设备
可读存储介质
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光谱重建模型
特征提取模型
样本
多光谱
模型训练方法
支持向量机模型
多光谱特征
时间序列图像
特征提取模块
表达式
清理机器人
深度学习模型
视觉识别方法
玻璃
边缘轮廓
多光谱内窥镜
识别方法
图像序列数据
分层可视化
学习算法
指数
网格
多光谱遥感数据
遥感影像数据
监测方法