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基于BEV空间的车辆分割算法
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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。 展开更多
关键词 bev空间 车辆分割 深度学习 自动驾驶
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