基于协作注意力和图神经网络的轻量化车位检测算法

为提高自动泊车过程车位检测的实时性和准确性,提出一种基于协作注意力和图神经网络的轻量化车位检测算法。首先,采用轻量化的网络结构,以改进的MobileNetV3作为特征提取网络,通过深度可分离卷积获得车位标记点的位置信息和特征信息,并将二者结合得到标记点的融合特征,然后构建图神经网络结构以增强车位标记点之间的内在联系,并结合协作注意力机制实现对多头注意力的整合,最后,通过公共车位数据集PS2.0对所提出的算法进行测试,结果表明,该算法的检测精度优于当前主流算法,平均每帧图像推理时间可缩短至10.1ms,具备良好的准确性和实时性。