基于改进DeepLab网络的道路场景识别

• 作者: 吴佳丽 毕春跃 王剑 赵涵
• 来源期刊: 物联网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 语义分割 道路场景识别 DeepLab 环境感知 自动驾驶
• 年，卷（期）: 2022,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究_全面感知
• 页码范围: 9-10,14
• 页数: 2页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2022.11.002

摘要

道路场景的识别是自动驾驶环境感知的重要部分之一。针对经典 DeepLab 语义分割网络在解码部分采用大幅上采样而没有考虑到道路场景的细节信息缺失问题，提出了一种融合底层特征和高层特征的改进网络，其保留了原网络的编码器 - 解码器结构，同时补充了上采样的图像细节特征。针对 Cityscapes 道路场景数据集的实验结果表明，改进网络优化了道路场景的分割边缘，提高了分割的精度。