一种基于低光照复杂道路场景下的语义分割方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于低光照复杂道路场景下的语义分割方法及系统，本发明通过自动驾驶仿真平台和生成对抗网络分别进行合成数据采集和良好光照下的数据风格迁移工作，从而构建了不同的低光照数据集；本发明在SFNet网络的基础上,提出了一种新的语义分割算法来改善低光照场景下的分割性能，主要通过改进的Resnet50+结构作为骨干网络进行特征提取，在每一个Resnet block引入通道‑空间注意力机制增强像素的表征能力并在上采样时，考虑到分辨率不同造成的差异引入特征对齐模块FAM，该模块可以学习高层低分辨率特征到浅层高分辨率的像素偏移从而实现像素的精准变化，从而最大可能避免细节丢失问题，最后通过引入多尺度注意力模块来进一步提高分割性能。本发明采用离线方法预训练语义分割网络从而提高系统的安全性。