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摘要
针对智能驾驶中出现的交通场景多目标检测与分割效率低、鲁棒性差等问题,提出一种改进的Mask R-CNN交通场景多目标快速检测与分割方法。首先采用轻量级MobileNet作为骨干网络,有效减少网络参数并压缩模型体积,提升后续嵌入式端的算法移植能力,其次通过优化FPN与骨干网络卷积结构,保证高底层之间特征信息的完整传递,通过调整超参数得到交通场景多目标检测与分割改进网络模型。设计不同交通场景下的对比实验,改进网络能够准确实现多目标的检测与分割,平均检测精度可达85.2%。在ApolloScape和NuScence数据集上进行迁移实验,改进网络展示出良好的泛化能力。本文所提出的改进骨干网络与网络结构优化,能够适应多种复杂交通场景,完成交通场景多目标的快速检测与分割,为智能驾驶提供了理论依据与技术方案。
