基于环视相机的无人驾驶汽车实例分割方法

• 作者: 杨明 王冰 王春香 邓琉元
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 无人驾驶 环境感知 实例分割 可变形卷积网络 多任务学习 环视相机
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 面向机器人的图像、脑电信号处理
• 页码范围: 24-29
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.181205

摘要

针对环视鱼眼图像中目标几何畸变大导致建模难的问题,提出一种基于可变形卷积网络的实例分割方法,主要是在Mask R-CNN框架的基础上引入可变形卷积和可变形RoI Pooling(候选区域池化)来提升网络对几何畸变的建模能力.针对深度神经网络训练数据缺乏、易过拟合的问题,提出了基于多任务学习的训练方法.首先将现有的大规模普通图像数据集转换为鱼眼数据集来弥补训练数据不足的问题,然后采用多任务学习的训练方法将转换的图像和真实图像放在同一个框架中训练以提高网络的泛化能力.用该方法在真实的环视鱼眼图像上做测试,结果表明:相对于原始Mask R-CNN的方法平均精度提升了3.1％,证明了该方法在真实交通环境中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春香	上海交通大学自动化系	66	558	12.0	21.0
2	杨明	上海交通大学系统控制与信息处理教育部重点实验室	140	1026	16.0	25.0
3	王冰	上海交通大学系统控制与信息处理教育部重点实验室	51	346	12.0	16.0
4	邓琉元	上海交通大学自动化系	2	6	2.0	2.0