基于改进ERFNet的无人直升机着舰环境语义分割

• 作者: 于志军 刘健 吴中红 张祥甫
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 无人直升机 自主着舰 环境感知 语义分割 深度学习 扩张卷积
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 40-46
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.01.007

摘要

为增强无人直升机对着舰环境的感知理解,促进其安全高效地实现自主着舰,将ERFNet网络模型应用于无人直升机着舰场景语义分割任务中.首先,结合非对称残差模块和弱瓶颈模块对ERFNet网络模型进行改进,提高运行速度、减少精度损失;其次,利用MultiGenCreator和VegaPrime等技术开发无人机自主着舰仿真系统,并建立无人机自主着舰场景数据集;最后,采用PyTorch深度学习框架实现网络模型,采取模型再训练方法对网络进行学习和训练.实验结果表明,所提网络综合优势明显,平均交并比(Mean Intersection over Union,MIOU)达到76.35％,前向传播时间为22.37 ms.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘健	海军工程大学兵器工程学院	41	368	10.0	18.0
2	吴中红	海军工程大学兵器工程学院	19	37	4.0	5.0
3	张祥甫	海军工程大学兵器工程学院	2	0	0.0	0.0