双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割

针对交通场景目标分割边缘不平滑以及小目标难以准确分割等问题，本文提出一种双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割算法。首先，构建多分支特征提取编码网络，并利用串行非比例式空洞卷积实现空间上下文信息提取，进而改善小目标信息的丢失；其次，构建基于空间对齐的跨层特征融合解码网络，实现语义信息和细节信息的融合，增强不同尺度目标的表达能力；最后，提出通道和空间注意力机制，建模全局通道相关性和长距离位置相关性，增强网络对关键特征的学习能力。交通场景数据集Cityscapes和CamVid上的实验结果表明，所提特征提取编码网络、跨层特征融合解码网络以及注意力机制模块是有效的；所提语义分割算法获得了77.79%和78.66%的平均交并比，能够平滑目标分割边缘，尤其对细长条形目标具有鲁棒性。     

耦合深度学习-运动学的自动驾驶一体化换道研究

现阶段主流算法都面临着数据量不足导致的模型无法完全应对所有场景，从而造成换道失败或者影响换道过程中的安全性。提出了一种新的耦合深度学习-运动学的自动驾驶换道一体化模型。该模型基于经典BP神经网络，对神经元中的激活函数进行替换，从而克服已有模型的不足。通过CarSim仿真来研究了本模型产生的自动驾驶车辆换道轨迹的可跟踪性，结果显示本模型可以更好地学到人类的安全换道行为，可推广使用。