姿态与道路估计的感知网络

姿态与道路估计的感知网络在自动驾驶和机器人导航等领域具有重要的应用。该网络能够从感知数据中提取姿态信息和道路结构，为车辆或机器人提供精确的位置和方向估计。在本文中，我们将介绍一个基于深度学习的感知网络，用于姿态和道路估计，并提供相应的源代码。

感知网络的设计包括以下几个关键步骤：数据预处理、特征提取和姿态与道路估计。我们将逐步介绍每个步骤，并提供相应的源代码示例。

1. 数据预处理
   数据预处理是为了将原始感知数据转换为适合网络输入的格式。在姿态与道路估计中，通常使用图像或点云数据作为输入。对于图像数据，预处理步骤可以包括图像缩放、裁剪和归一化等操作。对于点云数据，预处理步骤可以包括滤波、降采样和坐标转换等操作。以下是一个简单的图像数据预处理的代码示例：

import cv2

def preprocess_image(image):
    # 图像缩放
    image