一种基于LC-HRNet像素级融合的道路分割方法

本发明公开了一种基于LC‑HRNet像素级融合的道路分割方法，包括：S1）：获取RGB彩色图像；S2）：获取激光雷达点云中2D数据；S3）：对S2）中获得的激光雷达2D数据采用上采样操作得到稠密LiDAR‑Image图；S4）：将融合后的数据送入HRNet神经网络中进行道路分割，输出道路可视化结果；S5）：结果验证。本发明结合高分辨率的HRNet神经网络和上采样理论，通过点云‑图像坐标系转换，从激光雷达点云中获取与图像对应且稠密的LiDAR‑Image图，进而联合R‑G‑B通道数据生成多通道RGBXYZ数据；将这些数据送入HRNet神经网络进行道路分割，能够有效提高分割的精准性和鲁棒性。