基于有限场景下大目标语义分割模型的轨行区识别方法

摘要

本发明涉及一种基于有限场景下大目标语义分割模型的轨行区识别方法，该方法包括：步骤S1、确定轨行区识别算法，采用编码器‑解码器的结构模型对图像进行语义分割；步骤S2、筛选特征主干网络模型，选择ResNet残差网络作为主干网络原型架构；步骤S3、重构主干网络架构，添加第一层卷积网络以及三组Block网络；步骤S4、新的主干网路模型层数量为40层；步骤S5、在每一个Block后添加激活层ReLU；步骤S6、采用空洞卷积方式进行编码器结构设计等。与现有技术相比，本发明具有提高了运算速度的同时对轨行区的特征提取更加有效等优点。