一种新型轻量级语义分割网络的轨道及障碍物检测方法研究

针对当前常用的语义分割算法普遍存在无法同时兼顾分割精度与分割速度，以及因下采样带来分辨率损失所导致分割精度不佳的问题，提出一种可同时兼顾分割精度和分割速度的语义分割模型MBv2-DPPM。首先对MBv2网络的逆残差深度可分离卷积块进行修正，去除下采样以增强分割精度；其次在原始主干特征网络的最后4层加入级联空洞卷积，解决网络感受野不足的问题；然后提出一种融合双层金字塔池化多尺度复合结构，聚合图像浅层和深层上下文信息，解决由于交通场景复杂、干扰因素众多导致各物体边界混淆无法区分的问题；最后使用公共数据集和自建轨道数据集对算法进行验证。实验结果表明：与传统语义分割模型相比，在满足分割速度的条件下，本算法精度更高，且对于复杂交通场景效果更明显，MIoU指标可达87.09%,mAP指标达到90.42%,图片推理速度为66 ms/帧。