【摘 要】
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为提高无人驾驶汽车感知系统硬件资源利用率，构建了一种基于特征融合的无人驾驶多任务感知算法。采用改进的CSPDarknet53作为模型的主干网络，通过构建特征融合网络与特征融合模块对多尺度特征进行提取与融合，并以7种常见道路物体的检测与可行驶区域的像素级分割两任务为例，设计多任务模型DaSNet（Detection and Segmentation Net）进行训练与测试。使用BDD100K数据集对
【基金项目】
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山东省重点研发计划（2018GGX105004）； 青岛市民生科技计划（19-6-1-88-nsh）；
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为提高无人驾驶汽车感知系统硬件资源利用率，构建了一种基于特征融合的无人驾驶多任务感知算法。采用改进的CSPDarknet53作为模型的主干网络，通过构建特征融合网络与特征融合模块对多尺度特征进行提取与融合，并以7种常见道路物体的检测与可行驶区域的像素级分割两任务为例，设计多任务模型DaSNet（Detection and Segmentation Net）进行训练与测试。使用BDD100K数据集对YOLOv5s、Faster R-CNN以及U-Net模型进行训练，并对mAP、Dice系数以及检测速度等性能指标做出对比分析。研究结果表明：DaSNet多任务模型在道路物体检测任务上，mAP值分别比YOLOv5s和Faster RCNN高出0.5%和4.2%，在RTX2080Ti GPU上达到121FPS的检测速度；在占优先权与不占优先权的可行驶区域上分割的Dice值相较于U-Net网络分别高出了4.4%与6.8%，有较明显的提升。
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