基于深度残差学习的自动驾驶道路场景理解
Road scene understanding for autonomous driving via deep residual learning
1. 首都师范大学 信息工程学院 a. 成像技术北京市高精尖创新中心; b. 轻型工业机器人与安全验证北京市重点实验室, 北京 100048
2. 田纳西大学诺克斯维尔分校 工程学院, 田纳西 美国 37996
摘要
随着道路场景理解技术的快速发展，自主驾驶领域取得了长足的进步。在相关任务中，包括道路分割、分类和车辆检测的实时性和准确性是安全性的一个关键问题。为此，提出了一个具有编/解码器网络结构的基于深度残差学习的方法。一方面，编码器网络结构使用不同层次的残差网络来提取高维中的抽象特征，这些特征在接下来的三个任务中共享使用；另一方面，解码器网络结构采用一种子任务的并行计算机制，即道路分割、车辆检测和道路分类任务同时执行。此外，全卷积神经网络用于对提取的图像特征进行上采样以解决道路分割问题。最终，实验结果表明在保证高精度的前提下处理帧率可达到15 fps以上。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61702348,61772351,61572331,61472468,61602325)
国家科技支撑计划资助项目(2015BAF13B01)
国际科技合作计划项目(2011DFG13000)
北京市科委项目(Z141100002014001)
北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20150507)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0234
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2825-2829,2871
文章编号: 1001-3695(2019)09-058-2825-05
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
宋锐, 施智平, 渠瀛, 等. 基于深度残差学习的自动驾驶道路场景理解 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2825-2829,2871. (Song Rui, Shi Zhiping, Qu Ying, et al. Road scene understanding for autonomous driving via deep residual learning [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2825-2829,2871. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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