科创中国
基于困难类别感知机制的夜间街景语义分割方法
发布时间: 2023-12-06
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务
成果介绍
本发明的目的是提出基于困难类别感知机制的夜间街景语义分割方法。利用曝光纹理图,通过梯度反向传播,使得编码器隐式的学习图像中的曝光特征和纹理特征,同时使用困难类别感知模块加强困难类别语义分割网络对困难类别的识别和定位能力,有效地提高了夜间街景语义分割算法的性能。
成果亮点
提供一种基于困难类别感知机制的夜间街景语义分割方法。该方法能利用曝光纹理图，通过梯度反向传播，使得编码器隐式的学习图像中的曝光特征和纹理特征，同时使用困难类别感知模块加强困难类别语义分割网络对困难类别的识别和定位能力，有效地提高了夜间街景语义分割算法的性能。
团队介绍
发明人：刘文犀 蔡家鑫 李琦 林心代 于元隆
福州大学（Fuzhou University），简称福大，位于福建省福州市，创建于1958年，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”建设高校，国家教育部、国家国防科技工业局与福建省人民政府共建高校，福建省三所重点建设的高水平大学之一，福建省一流大学建设高校，入选国家建设高水平大学公派研究生项目、教育部首批“卓越工程师教育培养计划”高校、新工科研究与实践项目、数据中国“百校工程”项目、国家“111计划”、“高校国际化示范学院推进计划”、国家级大学生创新创业训练计划、全国首批深化创新创业教育改革示范高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国专业学位研究生教育综合改革试点单位、国家集成电路人才培养基地、首批高等学校科技成果转化和技术转移基地、高校国家知识产权信息服务中心。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-12-12
黄建华
福州大学
教授
综合评价
基于困难类别感知机制的夜间街景语义分割方法。该方法能利用曝光纹理图，通过梯度反向传播，使得编码器隐式的学习图像中的曝光特征和纹理特征，同时使用困难类别感知模块加强困难类别语义分割网络对困难类别的识别和定位能力，有效地提高了夜间街景语义分割算法的性能。综上所述，该技术的完整的方案、自适应性和可靠性的优势、与市场需求的契合程度以及应用潜力的市场背景，显示出该技术的潜力和吸引力。然而，在资本化和市场推广过程中，需注意与合作伙伴建立关系、确保产品的稳定性和兼容性、有效的市场营销策略等方面的挑战。通过充分利用相关的数据和趋势分析，可以为该技术的进一步发展提供指导和支持。
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