Парфентьев Кирилл Викторович (кандидат технических наук, старший преподаватель, Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), г. Москва)
Чжан Бохань (Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет), г. Москва)
| |
Поскольку автономная система восприятия и объединения информации о вождении должна своевременно и точно идентифицировать дорожную обстановку и различные атрибуты препятствий, особенно важно разработать модель обнаружения препятствий, обеспечивающую как высокую скорость обнаружения, так и высокую точность. Во-первых, модель обнаружения цели, объединяющая сверточную нейронную сеть и Vision Transformer, предназначена для извлечения локальной и глобальной информации о транспортных средствах на изображениях. Во-вторых, введен модуль механизма привлечения внимания, повышающий способность модели фокусироваться на регионах; чтобы улучшить эффект многомасштабного объединения объектов, в модуле повышающей дискретизации реализована двойная тройная интерполяция. Наконец, для обеспечения производительности модели в режиме реального времени в качестве магистральной сети модели используется облегченная сеть MobileVit. Результаты экспериментов показывают, что AM-Swin Transformer, модель быстрого обнаружения транспортных средств и пешеходов перед автономными транспортными средствами на основе MobileVit, предложенная в этой статье, работает лучше других моделей с точки зрения точности и скорости обнаружения транспортных средств и пешеходов.
Ключевые слова:компьютерное зрение, искусственные нейронные сети, обнаружение объектов, беспилотные автомобили
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Парфентьев К. В., Чжан Б. ОБНАРУЖЕНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ И ПЕШЕХОДОВ ДЛЯ АВТОНОМНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ НА ОСНОВЕ MOBILEVIT // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2024. -№01. -С. 92-98 DOI 10.37882/2223-2966.2024.01.29 |
|
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
