一种基于图卷积的车载视频对象语义分割方法

摘要：

针对图像语义分割网络(SegNet)在对车载视频分割过程中,因局部特征的丢失造成语义分割精度不高的问题,该文提出一种具有权重系数和图卷积网络的视频分割深度卷积网络(WG-ViSeg).该网络对SegNet进行改进,在高级特征提取过程中加入图卷积结构,通过扩大节点的感受野减少局部特征的丢失.该网络又利用SE注意力机制改变特征图谱的权重系数进一步提高网络编码能力.对Camvid数据增强验证后结果表明,在满足车载视频对象的快速响应范围内,WG-ViSeg能够很地改善分割过程中出现的碎片化状况,较好地分割出相邻目标对象,对车载视频的整体分割精度达到89.7％,较现有的最优网络提升了 5％,尤其对自动驾驶较为重要的车辆、行人等类别的语义分割精度提升了 17％.

关键词：车载视频、视频语义分割、SegNet、图卷积

所属期刊栏目：48

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划;国家重点实验室开放基金;北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金项目;北京市自然科学基金;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金资助项目;数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金;住房和城乡建设部软件学研究项目;北京市社会科学基金决策咨询重大项目

在线出版日期：2023-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：157-167