【摘 要】
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随着人们生活水平的提高,车辆普及程度越来越高,汽车自动化已成为现代汽车行业发展的必然趋势。环境感知技术是实现车辆自动驾驶的基础和关键,车辆需要拥有对道路环境感知的能力才能进行自主决策和控制。但是,在复杂多变的交通道路场景中,往往存在行人、车辆、交通指示牌、人行道等多种目标区域,存在目标区域尺度变化大、光线强度不同、目标区域相互遮挡的问题,容易影响车辆对道路环境情况的判断,因此需要设计快速精确的道路
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随着人们生活水平的提高,车辆普及程度越来越高,汽车自动化已成为现代汽车行业发展的必然趋势。环境感知技术是实现车辆自动驾驶的基础和关键,车辆需要拥有对道路环境感知的能力才能进行自主决策和控制。但是,在复杂多变的交通道路场景中,往往存在行人、车辆、交通指示牌、人行道等多种目标区域,存在目标区域尺度变化大、光线强度不同、目标区域相互遮挡的问题,容易影响车辆对道路环境情况的判断,因此需要设计快速精确的道路场景解析算法来指导车辆自动驾驶系统决策与控制。随着深度学习技术研究的深入,语义分割算法成为解决场景解析问题的常用选择,但其在自动驾驶任务中的应用发展受车载设备性能的制约,难以同时满足精度和速度的要求。所以,结合当前深度学习理论研究水平和车载设备发展情况,本文将利用Cityscapes道路场景数据集,研究两种基于语义分割的自动驾驶道路场景解析算法:（1）融合注意力机制的道路场景解析。针对自动驾驶道路场景中各目标区域存在相互遮挡、外观相似而导致的道路场景解析精度不足的问题,本文在Deep Labv3+语义分割网络的基础上进行优化改进提出一种融合注意力机制的道路场景解析算法。对于算法模型设计:首先提出在编码阶段后引入交叉自注意力机制,关注特征内部自相关性,聚合上下文信息;其次提出级联空洞金字塔池化模块,引导不同尺度区域信息交互,提高空间相关性;最后提出改进通道注意力机制模块逐阶段引导高低阶特征高质量融合,保留细节信息。本算法提高了在目标边缘不清晰、相似目标区域邻近或相互遮挡的情况下的场景解析精度。（2）融合多尺度信息的实时道路场景解析。针对车辆自动驾驶道路实时场景解析任务中存在目标区域尺度不一、变化迅速的问题,本文在DABNet语义分割网络的基础上进行优化改进提出一种融合多尺度信息的实时道路场景解析算法。对于算法模型设计:首先引入带有自适应卷积核的卷积层优化DAB模块,自适应地引导网络学习最合适的特征图感受野,提高网络获取多尺度语义信息的能力;然后在编码阶段后引入了金字塔池化PSP模块来聚合特征图中不同尺度子区域的上下文信息,提高网络获取全局信息的能力。本算法提高了实时对大目标区域完整解析,避免小目标区域漏解析的能力,保证较高的道路场景解析精度。
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