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题名自动驾驶场景下的多任务交通感知网络
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作者
宋元
韦建军
葛动元
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机构
广西科技大学机械与汽车工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第12期3648-3656,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61963007、51765007)
广西科技大学研究生教育创新计划基金项目(GKYC202307)。
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文摘
针对现阶段环境感知网络模型检测精度低、检测速度慢等问题,提出一种多任务交通感知网络,以更加有效的方式同时进行交通目标、车道线和可行驶区域这3个任务的检测。采用一个更强大、更高效的网络进行特征提取,有利于更丰富的特征信息融合,使检测头和分割头有更好的表达效果;提出一个更加有效的损失函数,在边界框损失中充分考虑真实框和预测框之间的方向匹配,提高模型的训练速度和推理准确性;在分割分支采用坐标注意力机制,通过在通道注意力中添加位置信息,增强网络对特征图浅层信息的感知能力,有助于分割头更好识别目标。模型在BDD100K数据集上进行实验,其结果表明,模型的检测精度和推理速度都达到了更佳效果。
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关键词
自动驾驶
多任务交通感知
交通目标
车道线
可行驶区域
边界框损失
坐标注意力机制
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Keywords
autonomous driving
multi-task traffic perception
traffic target
lane line
drivable area
bounding box loss
coordinate attention mechanism
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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