【摘 要】
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近年来,酒驾、突发意外等交通安全事故和交通拥塞问题的频繁发生,使得自动驾驶车辆及其应用受到市场更多的关注。其中感知大量的车外环境信息能保证自动驾驶车辆做出正确规划和决策,而图像语义分割作为其关键技术之一成为了研究的热点。大多数场景下的图像语义分割算法追求较高的分割精度,从而使用较大较深的神经网络结构,会导致网络推理速度下降,算法推理时间变长,存储成本增加,不能满足自动驾驶应用的实时性需求。若仅仅采
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近年来,酒驾、突发意外等交通安全事故和交通拥塞问题的频繁发生,使得自动驾驶车辆及其应用受到市场更多的关注。其中感知大量的车外环境信息能保证自动驾驶车辆做出正确规划和决策,而图像语义分割作为其关键技术之一成为了研究的热点。大多数场景下的图像语义分割算法追求较高的分割精度,从而使用较大较深的神经网络结构,会导致网络推理速度下降,算法推理时间变长,存储成本增加,不能满足自动驾驶应用的实时性需求。若仅仅采用简单的模型,一定程度上可以提升速度,但可能会导致图像分割效果不够理想,不能满足分割精度的要求。因此在分割精度和推理速度两个目标上的优化问题是面向自动驾驶的图像语义分割算法的重要挑战。本文探讨和研究了卷积神经网络CNN启发下的图像语义分割算法,基于此进一步优化并提出改进方案以解决空间细节丢失和特征提取不充分等问题,因此本文的主要工作内容有:（1）根据对现有网络结构的研究分析,编解码器结构可以很好地提取特征,双分支结构可以加快网络的推理速度。因此为了平衡分割精度和推理速度,本文将融合了两种结构优势的快速语义分割模型Fast-SCNN作为后续改进的基础网络结构。（2）为了加快网络的处理速度,本文采用了一种新颖的卷积方式和轻量化的残差模块,在很大程度上减少了模型的参数个数,使得模型占用较低的内存,便于嵌入到自动驾驶系统等容量有限的移动设备。（3）为了提高模型的分割精度,本文设计了细粒度的分层残差结构来提取特征,然后通过对比实验来分析不同的全局特征提取器对网络性能的影响,进而验证了本文的结构优势。此外提出了学习下采样的改进方案,结合VGG网络卷积层堆叠方式,增强空间细节特征的提取能力。最后通过实验分析验证算法的有效性。（4）为了进一步提升算法性能,在金字塔池化模块PPM中融入条形池化模块SPM,减少传统空间池化方式不能关联长程像素的弊端,同时去除了较大的空间池化核来提高算法的运行效率。对优化方案从多个维度进行对比,选取性能最佳的算法。通过定量指标和不确定性分割差异图对本文改进算法进行分析,并与性能最佳的算法在Cityscapes数据集上做对比实验。结果表明,本文改进算法在平均分割精度MIo U上达到了73.4%,较原算法提升了5.2%,并获得了每秒82.7帧的处理速度,一定程度上实现了自动驾驶系统对高精度、实时性、轻量化的图像语义分割算法的要求。
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