结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割

针对道路场景检测忽略法线属性的问题,为了加强对空间上下文和边缘信息的利用,提出结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割方法,将道路场景识别为路面和障碍物分别对应的水平区域和竖直区域.在交叉熵损失函数的基础上添加障碍物增强损失,改善训练过程不同分类的权重分配,提高小区域障碍物识别率.提出上下文改进算法优化位置关联图的矩阵计算方式,减少空间复杂度提高运算效率.嵌入边缘上下文模块削减噪声并强化主要边缘,加强边缘信息的利用.在自建数据集和Cityscapes数据集的实验结果表明,与主流的语义分割方法相比,本研究方法加强网络特征提取能力,能有效提高对道路法线区域的分割准确度,相较Deeplab,交并比提高了2.1%,能简单有效地实现避障任务.