一種基于結構化學習的道路場景布局分析方法,采集和擴充交通場景圖像數據集,并且對數據集按場景平臺分類進行標注和預處理;對圖像進行子區域分割,先對圖像進行超像素分割,用超像素的特征和標簽訓練增強決策樹回歸器,得到初始分割結果,再用馬爾科夫隨機場優化初始分割結果得到最終分割結果;然后在子區域上提取特征,用子區域特征和隱變量標簽訓練SVM分類器,預測出每張圖片子區域隱變量的組合;最后用子區域隱變量的組合和場景平臺標簽的對應關系構建決策樹,通過決策樹找到這組標簽最終對應的場景平臺的標簽;本發明基于簡單道路交通場景環境的道路場景圖片和視頻,能夠有效實現交通場景平臺的預測,預測效果較準確,方法簡單有效。
聲明:
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我是此專利(論文)的發明人(作者)