【摘 要】
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图像语义分割（Image Semantic Segmentation,ISS）是图像理解的基础,也是计算机视觉技术中最重要的研究任务之一。道路图像语义分割在无人驾驶、安防监控等工业领域中应用广泛,近年来,尤其在移动应用平台中的使用逐渐增长。把采集到的道路图像中的像素精准划分到对应的目标,对于目标监测和场景理解意义重大。目前,道路图像语义分割主要面临两个挑战,一个是准确性:不同目标对象的相异性和相似
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图像语义分割（Image Semantic Segmentation,ISS）是图像理解的基础,也是计算机视觉技术中最重要的研究任务之一。道路图像语义分割在无人驾驶、安防监控等工业领域中应用广泛,近年来,尤其在移动应用平台中的使用逐渐增长。把采集到的道路图像中的像素精准划分到对应的目标,对于目标监测和场景理解意义重大。目前,道路图像语义分割主要面临两个挑战,一个是准确性:不同目标对象的相异性和相似目标对象的相似性、场景的复杂性、光照变化和拍摄条件等环境因素都会影响分割的准确度;一个是实时性:深度神经网络参数量大、计算时间长制约着分割模型的推理速度,移动应用平台存储空间较小、要求速度快延迟低、结果表现好,对道路图像实时分割提出了更高的要求。本文针对上述问题进行了深入的研究,针对道路图像分割效率的问题,在语义分割网络ENet的基础上进行改进,提出一种新的道路图像实时语义分割网络（Road image Real-time Semantic segmentation Network,RRSNet）,改善 了深度神经网络在低延迟任务中运算量大、运行时间长、分割精度不高的缺点,使其更适应一般的移动应用平台。主要研究内容如下:（1）在模型的编码器部分提出了轻量化网络卷积结构,去除影响较小但是重复冗余的网络层,进一步减小网络模型体量,解决模型推理时间长的问题;此外,使用高效卷积模块替换普通卷积模块,获得更大范围的感受野,优化模型性能;（2）使用跨尺度非对称特征融合和同尺度对称特征融合的混合特征融合方式,多重利用不同尺度信息互补,优化不同大小目标的分割效果;提出高效通道注意力模块,把原通道注意力模块参数量减小了近5000倍的同时保持高性能,将模型精度提高了 3.2%;（3）在两个专门描述道路场景的语义分割数据集CamVid、Cityscapes上对RRSNet网络模型进行测试评估,并和ENet网络进行分割效果对比,结果表明RRSNet具有良好的分割效果,在两个数据集上分别获得了 56.37%和62.35%的分割精度,并达到了实时性要求。同时实现了一个简单的道路场景实时分割可视化系统,提供可视化交互界面,提供图像文件的单张查看和视频自动播放的功能。使用现实道路场景监控视频对系统进行了功能和性能测试,具有一定的有效性和实用性。
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