16、自动驾驶语义分割技术解析

自动驾驶语义分割技术解析

1. 自动驾驶语义分割的关键应用

在自动驾驶领域，语义分割技术起着至关重要的作用，尤其是在道路相关的检测任务中，如自由空间检测、道路缺陷检测和道路异常检测。

1.1 自由空间检测

在KITTI道路基准测试中，展示了多种网络的自由空间检测结果，包括RBNet、TVFNet、LC - CRF、LidCamNet、RBANet和SNE - RoadSeg。这些网络在检测过程中，将真正正确分类的像素标记为绿色，错误漏检的像素标记为红色，错误误检的像素标记为蓝色，通过不同颜色的标记可以直观地评估各网络的检测效果。

1.2 道路缺陷检测

随着计算机技术的飞速发展，道路坑洼检测系统对于智能城市道路维护和自动驾驶都变得至关重要。目前的自动驾驶车辆主要关注行人、交通标志和其他车辆等大型目标信息，但道路缺陷同样对乘车质量、车辆操控性、燃油消耗和轮胎磨损有着关键影响。感知坑洼的大小和形状信息有助于自动驾驶汽车平稳行驶，提高驾驶舒适性并保护车辆。近年来，语义分割技术被广泛应用于道路缺陷检测，通过对道路图像进行语义分割，可以准确识别出坑洼等缺陷区域。

1.3 道路异常检测

检测道路异常对于确保自动驾驶车辆的安全至关重要。道路异常指的是与周围自由空间区域存在高度差异的区域，及时检测到这些异常可以让车辆做出及时调整，避免潜在风险。深度学习技术的进步催生了多种有效的语义分割方法用于道路异常检测，基于数据融合的语义分割在道路异常检测中取得了良好的实验结果。

2. 语义分割实验结果展示

以下是一些最先进的卷积神经网络（CNN）在语义分割实验中的结果：