融合空间注意力机制的行车障碍预测网络

来源 :光学精密工程 | 被引量 : 1次 | 上传用户：liufengsheng

【摘要】

：

针对现有行车障碍预测方法存在目标单一性、预测速度慢和准确性不佳等问题,提出一种融合空间注意力机制的卷积神经网络Coll-Net以及基于Coll-Net的车速控制和障碍方向判定策略。模拟驾驶员通过视觉信息判断障碍的机制,以单目视觉图像作为输入,首先对图像做预处理得到感兴趣区域,然后利用残差块网络提取区域内的空间特征;采用空间注意力机制对特征通道上的原始特征进行重新标定,获得通道权重;再将通道权重归一

【作者】

：

雷俊锋贺睿肖进胜

【机构】

：

武汉大学电子信息学院

【出处】

：

光学精密工程

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

障碍预测单目视觉深度学习注意力机制智能驾驶 obstacles predictionmonocular visiondeep learningatten

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(No.41771457)

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