方向感知金字塔聚合网络的道路中心线提取

作     者：张小青 王青旺 瞿信 沈世全 吴长义 刘菊 ZHANG Xiaoqing;WANG Qingwang;QU Xin;SHEN Shiquan;WU Changyi;LIU Ju

作者机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650504 昆明理工大学交通工程学院昆明650504 昭通市建筑工程质量监督站云南昭通657099 用友网络科技股份有限公司流程制造开发四部成都610095 

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金(62201237) 云南省基础研究计划项目(202101BE070001-008) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2024年第51卷第S01期

页      码：505-511页

摘      要：道路中心线作为抽象类,无明确显性特征,进而造成模型无法准确提取道路中心线。针对该问题,文中将道路中心线提取建模为语义分割任务,并根据道路中心线的线性结构特点提出了一种方向感知金字塔聚合网络(Direction-aware Pyramidal Aggregation Network,DAPANet)。首先,针对道路中心线的空间分布特性及结构特点,设计了方向感知模块(Direction-aware Module,DAM),在主干网络(ResNet18)最后输出的4个层级上分别使用4个方向感知层提取道路中心线的方向特征。然后,进一步设计融合多向性特征的金字塔聚合模块(Pyramid Aggregation Module,PAM),融合4个层级提取到的结构特征,得到更具有鲁棒性的道路中心线特征。最后,在无人机平台下采集的真实数据上进行了实验,实验结果显示所提出的DAPANet取得了84.7%的mIoU和98.6%的Precision,道路中心线的IoU达到77.28%,性能优于其他先进的对比方法,证明了所提方法对提取道路中心线的有效性。

主 题 词：方向感知 金字塔聚合 语义分割 道路中心线提取 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/jsjkx.230400101

馆 藏 号：203128168...