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基于感受野注意力卷积的自动驾驶多任务感知算法 被引量:4
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作者 刘云翔 马海力 +2 位作者 朱建林 张晴 金婍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第20期133-141,共9页
可行驶区域分割、车道线检测及交通目标检测等作为自动驾驶感知的关键部分,并行执行对智能车辆的算力要求较高,多任务感知算法能够实现实际应用中精度与速度的权衡。针对多任务感知算法中路况复杂、目标受遮挡等难点,通过改进YOLOP网络... 可行驶区域分割、车道线检测及交通目标检测等作为自动驾驶感知的关键部分,并行执行对智能车辆的算力要求较高,多任务感知算法能够实现实际应用中精度与速度的权衡。针对多任务感知算法中路况复杂、目标受遮挡等难点,通过改进YOLOP网络,提出一种基于感受野注意力卷积(RFAConv)的多任务感知算法。将主干网络中的部分卷积替换为感受野注意力卷积,根据感受野中图像特征的重要程度动态分配卷积核权重以提高网络的特征提取能力;重构特征金字塔网络,使用高效跨尺度融合模块替换原有的跨阶段层次模块,充分保留特征融合的有效信息,并使用内容感知特征重组模块作为上采样方法,减少特征融合时上采样的信息丢失;使用MPDIoU函数计算回归损失,解决真实框与预测框之间同比例但不同大小的问题,进一步提高对交通目标的检测能力。在BDD100K数据集上的测试结果表明,该模型在可行驶区域分割、车道线检测及交通目标检测方面检测精度优于其他多任务模型甚至单任务模型,同时保证了网络实时推理性能。 展开更多
关键词 多任务感知 自动驾驶 目标检测 语义分割 感受野注意力卷积(RFAConv)
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面向无人驾驶的多任务环境感知算法研究 被引量:2
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作者 宋建辉 刘鑫 +2 位作者 庄爽 赵亚威 刘晓阳 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期122-132,共11页
在无人驾驶技术中,多任务环境感知算法是确保无人驾驶汽车,在复杂交通环境中安全运行的关键技术之一。针对现有环境感知算法在处理复杂驾驶场景时存在的因天气、光照、遮挡等因素导致的鲁棒性差,出现漏检、分割边界模糊等问题,基于Hybri... 在无人驾驶技术中,多任务环境感知算法是确保无人驾驶汽车,在复杂交通环境中安全运行的关键技术之一。针对现有环境感知算法在处理复杂驾驶场景时存在的因天气、光照、遮挡等因素导致的鲁棒性差,出现漏检、分割边界模糊等问题,基于HybridNets网络进行改进,提出了一种高性能混合网络IPHNet,以更准确地完成实时感知任务。该网络使用解码器-编码器结构,采用改进EfficientNetV2-S作为主干网络,增强特征提取能力和处理速度。通过重构BiFPN来增加不同层级中间信息的特征融合,引入轻量化上采样模块DySample减少模型复杂度,保留更多信息。创新性设计了分割模块(SPN),极大地保证了对底层信息提取的完整性与准确性。在BDD100K数据集上的实验表明,与基线网络HybridNets相比,IPHNet在车辆检测任务上mAP达到81.4%,提高了4.1%;车道线分割任务上准确率达到86.84%,提高了1.44%,IoU达到33.32%,提高了1.72%;可行驶区域划分任务上mIoU提高了1.8%;FPS达到34,验证了IPHNet具备一定实时处理能力。 展开更多
关键词 无人驾驶 多任务环境感知 车辆检测 车道线检测 可行驶区域划分
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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 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3648-3656,共9页
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... 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。 展开更多
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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基于多任务贝叶斯压缩感知的稀疏可重构天线阵的优化设计 被引量:2
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作者 沈海鸥 王布宏 李龙军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2168-2174,共7页
建立方向图可重构天线的联合稀疏模型,基于多任务贝叶斯压缩感知理论提出一种稀疏可重构天线阵的优化设计方法.该方法在实现方向图精确重构的同时可以大幅减少天线数量,节省平台空间,降低设计成本.首先基于多任务贝叶斯压缩感知理论建... 建立方向图可重构天线的联合稀疏模型,基于多任务贝叶斯压缩感知理论提出一种稀疏可重构天线阵的优化设计方法.该方法在实现方向图精确重构的同时可以大幅减少天线数量,节省平台空间,降低设计成本.首先基于多任务贝叶斯压缩感知理论建立多目标方向图的稀疏优化模型,根据权值向量的先验概率分布,利用快速相关向量机估计超参数的最大后验概率来得到多组阵元位置及其激励,实时改变激励以获得不同方向图的稀疏逼近.仿真验证了该方法能够以较少的阵元个数和较高的方向图拟合精度快速实现方向图重构. 展开更多
关键词 稀疏布阵 方向图可重构天线 多任务贝叶斯压缩感知 相关向量机
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全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法 被引量:1
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作者 翟庆林 刘盛启 +1 位作者 胡杰民 占荣辉 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期144-150,共7页
为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选... 为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 雷达目标识别 全极化高分辨距离像 多任务压缩感知
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对比源框架下的多任务贝叶斯压缩感知微波成像方法 被引量:3
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作者 张清河 于士奇 +1 位作者 时李萍 张士惠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2208-2214,共7页
针对强散射体微波成像困难问题,本文提出了一种对比源框架下的基于拉普拉斯先验的多任务贝叶斯压缩感知方法,实现了稀疏强散射体的微波成像.在对比源框架下,基于“数据”积分方程并对成像区域网格离散建立稀疏感知模型,前向问题采用矩... 针对强散射体微波成像困难问题,本文提出了一种对比源框架下的基于拉普拉斯先验的多任务贝叶斯压缩感知方法,实现了稀疏强散射体的微波成像.在对比源框架下,基于“数据”积分方程并对成像区域网格离散建立稀疏感知模型,前向问题采用矩量法数值模拟;构造基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知分层模型;在多入射波情况下,利用多任务贝叶斯压缩感知方法对对比源进行优化求解;最后利用“状态方程”实现了目标函数的重构.本文在考虑噪声情况下,通过对多像素单目标、不均匀目标、多目标的微波成像数值模拟,并与共轭梯度方法、一阶Born近似框架下的多任务贝叶斯压缩感知方法的重构结果比较,验证了本文方法的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 微波成像 对比源 共轭梯度 一阶Born近似 拉普拉斯先验 多任务贝叶斯压缩感知
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面向无人机的低空视觉数据集研究综述
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作者 孙一铭 赵柯嘉 +12 位作者 王硕 陈振国 阮媛 叶子凡 陈星睿 李欣 褚瑞麟 宋生敏 胡亦添 郭周鹏 王森 胡清华 朱鹏飞 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第2期274-302,共29页
在无人机技术与人工智能的跨域协同驱动下,依托国家低空经济政策与空域开放试点改革,低空视觉感知在智慧城市及巡检搜救等方面发挥了重要作用。高质量的低空视觉数据是低空智能感知领域的关键基础资源,公开数据集的发布与应用对低空感... 在无人机技术与人工智能的跨域协同驱动下,依托国家低空经济政策与空域开放试点改革,低空视觉感知在智慧城市及巡检搜救等方面发挥了重要作用。高质量的低空视觉数据是低空智能感知领域的关键基础资源,公开数据集的发布与应用对低空感知技术的深入推进起到了重要作用。尽管已有大量面向低空视觉感知的数据集被提出,但对其系统化的整理与分析尚不充分。针对这一问题,本文全面调研了近11年间公开发布的低空无人机视觉相关数据集,基于不同的数据特征和应用场景对其进行分类探究,并选取具有代表性的数据集进行详细分析。本文涵盖了单机感知、多机协同感知、多任务感知、多源感知、复杂环境特性以及无人机具身智能等多个领域,为便于研究者理解与使用,本文以图表形式对所有数据集的基本信息进行了归纳总结,并从以下两个主要维度对其发展趋势进行了系统分析:(1)元数据分析,包括数据集规模分布、场景分布及支持任务类型等特点;(2)基本信息分析,涉及图像视频总量、目标类别分布和标注实例数量等关键指标。通过分析,充分展示了低空视觉感知数据集质量的显著进步,同时指出尽管已初步形成低空数据体系化架构,但是低空数据标注成本与效率失衡、多源数据复用性不足、极端环境覆盖薄弱以及具身智能数据割裂等问题依旧存在。最后,本文对低空数据集未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 低空应用 多机协同 多源感知 多任务感知 无人机具身智能
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基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法 被引量:2
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作者 屈乐乐 桂客 张丽丽 《电讯技术》 北大核心 2017年第1期53-58,共6页
针对极化探地雷达(GPR)工作过程中目标成像空间的联合稀疏性,提出了一种基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法。在建立极化探地雷达回波信号模型的基础上,利用各极化通道测量数据的联合稀疏性将各个极化通道的测量数据等效成多测... 针对极化探地雷达(GPR)工作过程中目标成像空间的联合稀疏性,提出了一种基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法。在建立极化探地雷达回波信号模型的基础上,利用各极化通道测量数据的联合稀疏性将各个极化通道的测量数据等效成多测量向量(MMV),通过多任务贝叶斯压缩感知(MT-BCS)算法对各个极化通道的测量数据进行联合处理从而实现各个极化通道对应的探测场景反射率的重建。基于时域有限差分(FDTD)法的仿真数据处理结果表明所提成像算法在目标位置重建的准确性和背景杂波抑制能力上均优于单测量向量(SMV)模型的极化探地雷达成像算法。 展开更多
关键词 极化探地雷达 目标成像 多测量向量 多任务贝叶斯压缩感知
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基于MT-BCS的可分离DOA估计算法
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作者 万连城 黑蕾 王迎斌 《现代电子技术》 北大核心 2019年第6期10-13,共4页
压缩感知理论的不断发展,为二维DOA估计问题提供了新的思路。然而传统的二维DOA估计方法,只是对一维估计的建模方法别无二致,这导致求解时存在计算复杂度高、分辨率低等问题。文中通过对二维DOA模型的重新建模,将多任务贝叶斯压缩感知... 压缩感知理论的不断发展,为二维DOA估计问题提供了新的思路。然而传统的二维DOA估计方法,只是对一维估计的建模方法别无二致,这导致求解时存在计算复杂度高、分辨率低等问题。文中通过对二维DOA模型的重新建模,将多任务贝叶斯压缩感知理论应用于二维DOA估计问题中,从而提出基于多任务贝叶斯压缩感知的可分离二维DOA低的优点。 展开更多
关键词 二维DOA估计 压缩感知 贝叶斯 多任务贝叶斯压缩感知 分辨率 算法复杂度
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