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随着信息技术的不断发展,无人驾驶技术得到了国内外的广泛研究,但是其核心技术能否得到突破取决于无人驾驶系统的智能化水平,图像识别技术在其中充当了很重要的角色。为提升交通场景下图像的语义分割精度,文章开展了基于深度学习网络的图像语义分割算法研究。首先文章研究了基于窗口局部算法的版权局立体匹配算法,得到了视图差D;然后将其余RGB格式的图像融合,形成RGB-D模式的图像,以此构件了文章的图像数据库,并基于图像数据库,选择了不同的深度学习网络架构及学习策略,对网络进行了训练。最后通过对训练结果的对比分析,得