【摘 要】
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车载视频影像是自动驾驶的基础数据,而针对车载视频对象的语义分割技术则直接影响着自动驾驶的水平。由于传统的语义分割方法需要人为进行逐帧手动分割,虽然精度会很高,但其庞大的工作量导致了无法应用于自动驾驶领域,而能快速响应的基于深度学习的视频对象语义分割方法往往精度不高。因此,本文以提升车载视频对象语义分割精度为出发点,设计出一种能快速进行高精度语义分割的语义分割网络模型,为日后将该模型实际应用到自动驾
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车载视频影像是自动驾驶的基础数据,而针对车载视频对象的语义分割技术则直接影响着自动驾驶的水平。由于传统的语义分割方法需要人为进行逐帧手动分割,虽然精度会很高,但其庞大的工作量导致了无法应用于自动驾驶领域,而能快速响应的基于深度学习的视频对象语义分割方法往往精度不高。因此,本文以提升车载视频对象语义分割精度为出发点,设计出一种能快速进行高精度语义分割的语义分割网络模型,为日后将该模型实际应用到自动驾驶领域打下了良好的基础。本文的主要研究工作与成果如下:（1）针对数据集中样本不足的问题,本文通过旋转、倒放等手段,对两个公开数据集Camvid和Cityscapes进行了数据增强处理,同时针对数据增强后的数据样本调整了地面真值标注,使数据集中的样本数量扩大到原有的5倍,有效避免了网络训练过程中可能出现的过拟合的问题。（2）针对目前基于深度学习的语义分割网络精度不高的问题,本文结合了传统的卷积神经网络SegNet和图卷积结构,构建了SegGCN语义分割网络,之后又以此为基础,在网络中加入了SE注意力机制,以此提出了一种基于图卷积结构的语义分割网络SE-SegGCN,该网络利用了图卷积结构的特殊性,提升了网络的感受野,避免了局部位置信息的丢失。同时,由于SE注意力机制的加入,只增加了少量网络计算量,换取网络性能的提升。（3）为验证本文模型的有效性,设计了实验对模型进行对比分析,实验整体以Python作为主要编程语言,利用了两个经过数据增强的公开数据集作为实验对象,与主流的SegNet、FCN8、Deep Labv3和Nested UNet进行对比,经对比,本文所构建的SESegGCN将语义分割MPA提高到了89.7%,各子类的语义分割精度也均有所提高,其中对自动驾驶较为重要的车辆、行人等类别的语义分割精度较原始网络提升了17%,总体语义分割平均精度也有5%的提升,且FPS可达到7.147,能满足车载视频对象语义分割的快速响应,验证了本文所构建语义分割网络的有效性。
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