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道路可行驶区域检测是汽车辅助驾驶系统中场景感知的关键基础。基于卷积神经网络的方法因难以获取全局上下文信息而易产生道路空洞和中断等完整性问题,而基于Transformer的方法缺乏局部理解,容易造成边界的错位和越界问题。为了克服上述两类方法的缺陷,提出了一种可学习深度位置编码引导的金字塔Transformer网络架构,融合卷积神经网络与Transformer进行道路可行驶区域检测。该框架建立金字塔Transformer主干网从全局感受野提取道路特征,并结合局部窗口注意力弥补细节损失,以收缩自注意力提升特征计算效率。针对Transformer中传统位置编码忽略像素与实际场景空间关联性的问题,提出用深度图像卷积特征构建可学习位置编码的方法,解决现实关联性脱节引起的注意力偏移和语义不对齐问题。在KITTI道路、Cityscapes与自建厦门市道路数据集上对该方法进行了测试和评估,结果表明,该方法在保证较高效率的同时,具有较高的稳定性和精确性,其最大F值在KITTI和Cityscapes数据集上分别达到97.53%和98.54%,优于目前KITTI道路基准测试的所有方法。此方法可为汽车驾驶辅助系... 相似文献
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针对偏远地区河流上无水文站点,缺乏河川径流量监测数据的问题,该文以黑河中游地区为例,利用2005—2010年夏、秋两季的Landsat TM/ETM+/OLI影像,提取黑河中游S213桥断面的河水边界及河流宽度,结合已有的断面流量数据,通过建立宽度-流量曲线得到河流流量估测模型,模型估测和实测径流量具有较好的一致性(R2=0.82)。该文同时对河宽提取误差进行精度验证,结果表明提取误差对模型的影响较小(R2在0.81～0.83,绝对误差2%)。为了证明模型的外推性,该文将模型应用于S213桥断面2011—2015年和高崖断面2005—2014年的流量估测,结果表明,两个断面的模拟结果与实测数据均具有较高相关性。综上结果表明,该文的河川径流遥感估算方法具有较好的精度和外推适用性。 相似文献
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