基于注意力机制的前方道路场景识别算法

作者：温爽; 李学伟^*; 张同宇; 乐海丰

来源：北京联合大学学报(自然科学版), 2022, 36(03): 38-43.

DOI：10.16255/j.cnki.ldxbz.2022.03.007

• 智慧交通
• 卷积神经网络
• 图像识别
• 辅助驾驶

随着我国机动车保有量逐年上升，而路网的建设相对缓慢，由此造成行车拥堵问题日趋严重。准确快速地识别出路口和路段等道路场景，对车辆安全驾驶具有很好的辅助作用。为了通过实时性较强的辅助驾驶功能提高机动车行驶的安全性，针对网络规模较小的ResNet18模型进行改进，加入空间注意力模块进行模型优化。实验结果表明，在复杂交通路况下，基于注意力机制改进后的ResNet18模型在道路场景数据集上的识别准确率达到91.5%,推理时间为4.935 ms,在保持实时性的同时提高了图像识别准确率，满足辅助驾驶需求。

• 单位
  经济管理学院; 北京交通大学; 北京联合大学