Technology of Graphic & Image
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2825-2829,2871

Road scene understanding for autonomous driving via deep residual learning

Road scene understanding for autonomous driving via deep residual learning
Song Rui1a
Shi Zhiping1a
Qu Ying2
Shao Zhenzhou1b
Guan Yong1b
1. a. Beijing Advanced Innovation Center for Imaging Technology, b. Beijing Key Laboratory of Light Industrial Robot & Safety Verification, College of Information Engineering, Capital Normal University, Beijing 100048, China
2. Dept. of Electrical Engineering & Computer Science, University of Tennessee-Knoxville, Tennessee 37996, USA

摘要

It is making great progress in the autonomous driving field with the rapid development of road scene understanding techniques. The safety is a concerning issue with respect to the real-time and accurate performance in the related tasks which contains the road segmentation, road classification and vehicle detection. To this end, this paper proposed an approach based on deep residual learning with an encoder-decoder network structure. On the one hand, the encoder network structure used different layers of residual networks to extract the abstract features in the high dimension, which shared in the next three tasks. On the other hand, the decoder network structure adopted a mechanism of parallel computing for sub-tasks, i. e., executed the road segmentation, vehicle detection and road classification tasks simultaneously. Additionally, it used the fully convolutional networks to upsample the extracted features to specifically solve the problem of road segmentation. At last, the experimental results show that the processing rate can effectively reach more than 15 fps with the high accuracy guaranteed.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61702348,61772351,61572331,61472468,61602325)
国家科技支撑计划资助项目(2015BAF13B01)
国际科技合作计划项目(2011DFG13000)
北京市科委项目(Z141100002014001)
北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20150507)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.03.0234
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: Technology of Graphic & Image
出版页码: 2825-2829,2871
文章编号: 1001-3695(2019)09-058-2825-05

发布历史

[2019-09-05] Printed Article

引用本文

宋锐, 施智平, 渠瀛, 等. 基于深度残差学习的自动驾驶道路场景理解 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2825-2829,2871. (Song Rui, Shi Zhiping, Qu Ying, et al. Road scene understanding for autonomous driving via deep residual learning [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2825-2829,2871. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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