Knowledge Commons of Institute of Automation，CAS
| 基于可见光与红外热图像的行车环境复杂场景分割 | |
陈武阳; 赵于前; 阳春华; 张帆 ; 余伶俐; 陈白帆
| |
| 发表期刊 | 自动化学报
 |
| ISSN | 0254-4156 |
| 2022 | |
| 卷号 | 48期号:2页码:460-469 |
| 摘要 | 复杂场景分割是自动驾驶领域智能感知的重要任务,对稳定性和高效性都有较高的要求.由于一般的场景分割方法主要针对可见光图像,分割效果非常依赖于图像获取时的光线与气候条件,且大多数方法只关注分割性能,忽略了计算资源.本文提出一种基于可见光与红外热图像的轻量级双模分割网络(DMSNet),通过提取并融合两种模态图像的特征得到最终分割结果.考虑到不同模态特征空间存在较大差异,直接融合将降低对特征的利用率,本文提出了双路特征空间自适应(DPFSA)模块,该模块能够自动学习特征间的差异从而转换特征至同一空间.实验结果表明,本文方法提高了对不同模态图像的利用率,对光照变化有更强的鲁棒性,且以少量参数取得了较好的分割性能. |
| 关键词 | 场景分割 可见光图像 红外热图像 双模分割网络 双路特征空间自适应模块 |
| DOI | 10.16383/j.aas.c210029 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56412 |
| 专题 | 学术期刊_自动化学报 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈武阳,赵于前,阳春华,等. 基于可见光与红外热图像的行车环境复杂场景分割[J]. 自动化学报,2022,48(2):460-469. |
| APA | 陈武阳,赵于前,阳春华,张帆,余伶俐,&陈白帆.(2022).基于可见光与红外热图像的行车环境复杂场景分割.自动化学报,48(2),460-469. |
| MLA | 陈武阳,et al."基于可见光与红外热图像的行车环境复杂场景分割".自动化学报 48.2(2022):460-469. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| AAS-CN-2021-0029.pdf（4745KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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