复杂天气下自动驾驶道路语义分割识别算法

摘要

随着智能无人驾驶技术的广泛应用，道路可行驶区域检测变得越来越重要。针对复杂气候环境中，各种天气的干扰因素均可能导致检测精度低下和高误检率。为此，提出了面向复杂天气环境下的道路语义分割算法。首先，设计了级联注意力编码器模块，通过跨阶段高效注意力机制实现全局道路边界建模和分割各类物体的协同感知，通过重叠嵌入块分割成补丁输入给Transformer编码器以获得原始图像分辨率的多级特征多分支自注意力；接着，引入了一个Light ALL-MLPs轻量级的解码器，逐层堆叠的模块逐步生成输出序列。最后，通过Gram矩阵杂质滤波器提取雾、雨、雪、风沙等相关因素，减小不同杂质度图像在分割模型风格空间中的差异，结合特征融合实现雾、雨、雪、沙尘杂质的自适应过滤。