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题名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
庄爽
赵亚威
刘晓阳
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机构
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第1期122-132,共11页
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基金
沈阳市中青年科技创新人才支持计划项目(RC210247)
辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金(LJ212410144053)项目资助。
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文摘
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。
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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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Keywords
unmanned
multi-task environment awareness
vehicle detection
lane detection
drivable area division
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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]
TN971.1
[电子电信—信号与信息处理]
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