【摘 要】
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道路交通环境具有复杂、强干扰、多遮挡、检测物体尺度变化大、光线不均匀、难以预测的特点,传统基于全卷积神经网络的分割方法,由于采用单一的检测结果评价标准,缺乏对分割
【机 构】
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深圳市城市轨道交通重点实验室,深圳技术大学城市交通与物流学院（城市轨道交通学院）
【基金项目】
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深圳市科技计划项目(No.JCYJ20170817095017389);深圳技术大学2018年度教学改革研究项目“基于产学研用合作的‘创意创新创制(智)创业’一体化协同育人模式探究及实践”
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道路交通环境具有复杂、强干扰、多遮挡、检测物体尺度变化大、光线不均匀、难以预测的特点,传统基于全卷积神经网络的分割方法,由于采用单一的检测结果评价标准,缺乏对分割结果一致性的检验,忽略了像素与像素的相互关系,造成误识别很可能导致交通事故发生。本文在传统交并比评价指标的基础之上,采用交通环境语义分割复合评价指标,提出基于条件生成对抗网络的交通环境多任务语义分割方法,采用对抗损失拟合语义分割结果像素之间的作用关系,使得结果更具备一致性和可用性,更利于实际应用,同时对比了三种典型交通环境检测任务,验证了算法的有
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