基于空间序列级联的停车场场景语义分割算法

• 作者: 丁丽珠 贾世杰
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: 语义分割 深度学习 级联机制 密集特征融合 自主泊车
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 电气信息工程
• 页码范围: 107-113
• 页数: 7页
• 字数: 3676字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2020.03.021

摘要

通过利用深度学习模型对停车场场景中的视觉信息进行处理,以辅助无人驾驶车辆进行自主泊车定位.针对目前用于停车场场景进行语义分割的方法不够成熟,FCN等方法不能满足自主泊车的定位需求,提出一种基于空间序列级联机制的语义分割方法,在停车场场景中,背景及车位线等标识物具有不同的像素区分难度,采用空间序列级联机制,使用浅层网络处理简单像素,使用深层网络处理较难像素,最后将两次结果进行叠加.采集了北京及上海等地共八个不同类型的停车场数据,人工标注40000张图像构建了停车场场景数据集进行验证,实验表明,在分割精度方面,相比FCN方法,mIoU由69.3％提升到77.9％,速度由15.8 fps提升至35.7 fps.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾世杰	大连交通大学电气信息工程学院	48	275	8.0	15.0
2	丁丽珠	大连交通大学电气信息工程学院	1	0	0.0	0.0