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基于BEV空间的车辆分割算法
1
作者
倪文涛
韩亚泽
宋小军
《上海电力大学学报》
2026年第1期80-86,共7页
针对传统车辆分割算法存在对复杂场景适应性差、对遮挡处理能力有限等问题,提出了一种基于鸟瞰图(BEV)空间的车辆分割算法。利用EfficientNet构建了图像特征提取网络,融合双头BiFormer模块以及加权特征融合方法。经过视锥转换后,使用结...
针对传统车辆分割算法存在对复杂场景适应性差、对遮挡处理能力有限等问题,提出了一种基于鸟瞰图(BEV)空间的车辆分割算法。利用EfficientNet构建了图像特征提取网络,融合双头BiFormer模块以及加权特征融合方法。经过视锥转换后,使用结合高效多尺度注意力(EMA)机制的提取网络得到BEV空间下的车辆分割结果。实验结果表明,改进的BEV空间车辆分割算法在nuScenes验证集上的交并比(IoU)达到了37.41%。可视化结果显示,该算法有效提高了检测成功率,减少了漏检和误检的可能性,提高了生成的BEV空间的精确度,保障了车辆分割的有效性。
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关键词
bev
空间
车辆分割
深度学习
自动驾驶
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题名
基于BEV空间的车辆分割算法
1
作者
倪文涛
韩亚泽
宋小军
机构
上海电力大学人工智能学部
出处
《上海电力大学学报》
2026年第1期80-86,共7页
文摘
针对传统车辆分割算法存在对复杂场景适应性差、对遮挡处理能力有限等问题,提出了一种基于鸟瞰图(BEV)空间的车辆分割算法。利用EfficientNet构建了图像特征提取网络,融合双头BiFormer模块以及加权特征融合方法。经过视锥转换后,使用结合高效多尺度注意力(EMA)机制的提取网络得到BEV空间下的车辆分割结果。实验结果表明,改进的BEV空间车辆分割算法在nuScenes验证集上的交并比(IoU)达到了37.41%。可视化结果显示,该算法有效提高了检测成功率,减少了漏检和误检的可能性,提高了生成的BEV空间的精确度,保障了车辆分割的有效性。
关键词
bev
空间
车辆分割
深度学习
自动驾驶
Keywords
bev space
vehicle segmentation
deep learning
autonomous driving
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于BEV空间的车辆分割算法
倪文涛
韩亚泽
宋小军
《上海电力大学学报》
2026
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