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针对智能交通系统中对交通路口场景理解的需求,提出一种基于线特征先验和凸包损失函数的空间分割网络,目标是对斑马线以及斑马线所围路口区域进行精确检测和分割。利用公安交通管理系统平台采集并标注路口数据集;引入线特征先验,将RGBL图像作为网络输入,为深度学习实例分割提供显著的物体边缘特征以加强深度网络对图像特征学习的针对性;在分割网络中引入SCNN网络结构,构成空间分割网络以增强网络对空间结构的学习;引入凸包二值交叉熵动态损失函数来优化网络的输出精度。实验结果表明,该空间分割网络对斑马线及路口区域的检测正确率和分割完整度和精确度都有了显著的提升。 相似文献
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由于单台推扫式相机(或成像光谱仪)视场较窄,通常采用多个相机模块进行视场拼接.针对相机的图像数据具有分辨率高、数据量大特点,提出了一种基于CCSDS的高速复接的传输方法.高速复接电路采用FPGA产生各种控制信号,选用TI的SN65LVl023和SN65LVl224串化解串芯片,把模拟的相机数据转化为一对LVDS差分信号输出,在接收端,用ADLink公司的PCI7300采集卡采集数据进入电脑,用VC++编写软件恢复图像数据.实验结果表明,高速复接电路能够高效可靠的传输图像数据并恢复数据时钟. 相似文献
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