基于点云与图像交叉融合的道路分割方法

摘要

道路检测是车辆实现自动驾驶的前提。近年来,基于深度学习的多源数据融合成为当前自动驾驶研究的一个热点。本文采用卷积神经网络对激光雷达点云和图像数据加以融合,实现对交通场景中道路的分割。本文提出了像素级、特征级和决策级多种融合方案,尤其是在特征级融合中设计了四种交叉融合方案,对各种方案进行对比研究,给出最佳融合方案。在网络构架上,采用编码解码结构的语义分割卷积神经网络作为基础网络,将点云法线特征与RGB图像特征在不同的层级进行交叉融合。融合后的数据进入解码器还原,最后使用激活函数得到检测结果。实验使用KITTI数据集进行评估,验证了各种融合方案的性能,实验结果表明,本文提出的融合方案E具有最好的分割性能。与其他道路检测方法的比较实验表明,本文方法可以获得较好的整体性能。