科创中国
一种端对端无监督场景可通行区域认知与理解方法
发布时间: 2023-11-22
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,智能交通技术
成果介绍
本成果公开了一种端到端无监督场景路面区域确定方法，通过构建道路位置先验概率分布图并将其作为检测网络的特征映射直接附加到卷积层中，构建一种融合位置先验特征的卷积网络框架，然后结合全卷积网络和U-NET构建深度网络架构—UC-FCN网络，将构建的可通行区域位置先验概率分布图作为深度网络架构-UC-FCN网络的一种特征图映射，生成UC-FCN-L网络；基于消失点检测方法对可通行区域进行检测并将得到的检测结果作为训练数据集的真值对UC-FCN-L网络进行训练，得到用于可行驶区域提取的深度网络模型，解决了可通行区域标签困难的问题。
成果亮点
目前，基于视觉的可行驶区域认知与理解方法主要是基于路面颜色、道路模型、路面纹理特征等获取路面的基本结构特征，通过这些特征进一步的获得灭点、道路边缘线、道路的基本方向(直走、左转、右转、左急转、右急转)等潜在信息，对这些特征使用传统的分割提取方法进行可行驶区域的最终提取，然而这种利用传统分割的方法往往效果不理想，可能会把部分车辆、行人等交通参与者提取到可行驶区域中，为智能汽车后一步的行进造成不良影响。鉴于此，本成果的目的在于提供一种端对端无监督场景可通行区域认知与理解方法，以克服现有技术的不足。本成果涉及的方法适用性强，可在多种道路环境下稳定工作，且实时性较好，方法检测准确率高，适应性、实时性与鲁棒性好，方法简单有效，具有良好的应用前景。
团队介绍
在长安大学赵祥模教授的带领下，形成了由交通信息工程及控制、交通工程、车辆工程、计算机科学与技术等领域的高层次专业技术人员组成的学科交叉型创新研究群体，团队围绕行业重大需求，重点攻关车联网与智能汽车测试、车路协同与自动驾驶等领域关键核心技术，在相关领域积累了深厚的研究基础和卓越的科研能力。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：“科创中国”陕西科技服务团 (陕西省科学技术协会) 评价时间：2023-12-07
张瑞春
陕西西工大科技园有限公司
副主任
综合评价
该成果涉及的技术已在陕汽的特定车型上得到应用，通过该成果中提出的端到端无监督场景路面区域确定方法，该车型在智能汽车领域取得了突破性进展，为陕汽的车辆提供了更高水平的自动驾驶和驾驶辅助性能。
首先，该技术的应用使得该车型的自动驾驶系统能够更准确地感知周围环境，特别是对可通行区域的精确把握。这为车辆在不同路面和交通场景下的智能导航提供了更为可靠的数据支持，大大提
高了车辆行驶的安全性和稳定性。
其次，通过端到端的无监督场景路面区域确定方法，该车型成功解决了可通行区域标签困难的问题。这一创新性的解决方案使得车辆能够更精准地识别可行驶区域，避免了传统方法可能引入的误判，进一步提升了系统的可靠性。
另外，该项成果的应用带来了显著的经济效益，提高了陕西重型汽车的产品竞争力，提升了企业在智能汽车领域的竞争力，为公司在未来的发展奠定了坚实的技术基础。
：专利权转让；
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