基于检测的高效自动驾驶实例分割方法

基于深度学习的实例分割算法在大规模通用场景中取得了良好的分割性能，然而面向复杂交通场景的多目标实例分割仍然极具挑战性，尤其在算法的高精度和较快推理速度的权衡方面，而这对于智能汽车的行驶安全性至关重要。鉴于此，本文以实时性算法Orienmask为基础，提出了一种基于单阶段检测算法的多头实例分割框架。具体来说，所提框架由骨干网络、特征融合模块和多头掩码构建模块组成。首先，本文通过在骨干网络中加入残差结构获取更加完整的高维表征信息。其次，为了产生更具判别性的特征表达，本文通过引入自校正卷积重构特征金字塔，并使用全局注意力机制改善信息传播以进一步优化所提框架的特征融合模块。最后，提出的多头掩码构建机制通过细化场景目标尺寸分布显著提高不同目标的分割性能。本文算法在开源数据集BDD100k上进行大量测试与验证，分别在边界框和掩码上获得了23.3%和19.4%的均交并比（mAP@0.5:0.95），与基线方法相比，平均指标提高了5.2%和2.2%。同时在基于自主搭建的实车平台上进行的道路实验也证明本算法能够较好地适应真实驾驶环境，且满足实时性分割需求。     

长联大跨度连续钢桁梁无砟轨道施工线形控制

郑州万滩黄河公铁大桥主桥（112+6×168+112） m连续钢桁梁的结构复杂，跨度大，温度敏感性高，为了保证无砟轨道线形满足设计及规范要求，在无砟轨道施工前对连续钢桁梁进行施工线形控制试验，测量其施工挠度。采用MIDAS/Civil软件建立有限元模型得到理论挠度。对比挠度的实测值和理论计算值，从而修正有限元模型中连续钢桁梁的理论刚度，制定无砟轨道施工线形控制措施。结果表明，连续钢桁梁挠度的理论计算值是实测值的1.35倍，应将理论刚度增大到原设计值的1.35倍。为了能够较为准确地预测出无砟轨道的施工挠度，应不断修正有限元模型中连续钢桁梁的理论刚度。