基于可见光与红外热图像的行车环境复杂场景分割

doi:10.16383/j.aas.c210029

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	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
刊名	自动化学报
	2022
卷号	48 期号:2 页码:460-469
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
ISSN号	0254-4156
DOI	10.16383/j.aas.c210029
英文摘要	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.
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56412]
专题	自动化研究所_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.