基于感知网络的无人驾驶场景识别

针对目标检测实时性要求,从检测原理与算法结构的角度设计了基于一阶段目标检测的交通场景感知网络,同时针对小物体检测问题,借鉴了SSD网络的多分支特征提取结构,设计了一套SSD_DCN_RFB特征融合网络算法。测试结果表明,提出的交通场景目标检测算法在小物体检测方面也具备较好的检测性能。

基于Dense ASPP的道路图像语义分割方法

伴随着车辆智能化程度的持续提高,对道路场景的感知技术提升的需求也在持续增长,而道路场景感知技术的核心要素正是图像视觉。纵观智能驾驶体系,图形视觉最具普遍性的使用场景正是道路图像语义分割。立足于Deeplab V3+网络,以及全连接条件随机场于图像处理领域的特点,面向道路场景语义分割过程之中常见的小范围像素细节出现干扰、空间上下文特征信息缺失、图像分割边缘过程之中出现的模糊等现象,使用图像语义的性能对主、子网络模式展开划分,同时对网络模型展开优化。在Deeplab V3+网络的解码单元之中引入注意力机制,将解码中浅层信息进行跨层融合操作,提升保存图像空间相关数据,从而设置基于改进的Dense ASPP道路图像语义分割模型,并在道路场景数据集Cityscapes上,对Deeplab V3+等算法展开对比实验。从实验数据来看,提出的算法不单单能够完成对道路场景的语义分割,同时还能够高质量地对图像细节数据以及空间信息展开处置,有效提升了图像语义分割的质量。