RGB-D图像驱动的交通场景语义分割提升策略

本文主要探讨了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的交通场景语义分割方法，针对提高交通场景中的像素级分类精度提出了新的策略。研究的核心是将RGB-D（红绿蓝深度）图像技术与深度学习相结合，以提升模型性能。 首先，作者利用半全局立体匹配算法来获取RGB-D图像中的视差图（Depth Map, D），这是一种三维信息表示方式，能提供额外的空间信息。通过将RGB图像与视差图融合，形成了具有四个通道的RGB-D图像，这为构建更丰富的特征样本库奠定了基础。这种融合能够帮助模型更好地理解场景的结构和深度，从而在语义分割任务中捕捉到更多的细节。 接着，文章介绍了针对两种不同结构的卷积神经网络进行了定制化的训练。针对这些网络，作者设计了两种不同的学习率调整策略，这可能是为了优化网络的收敛速度和防止过拟合。学习率调整是深度学习训练过程中的关键环节，适当的策略能够帮助网络在大量数据上达到更好的泛化能力。 在实验部分，研究人员对训练得到的网络进行了严格的测试和对比分析。结果表明，使用RGB-D图像作为输入的交通场景语义分割算法相较于仅依赖RGB图像的传统方法，其分割精度得到了显著提升。这证实了深度学习和RGB-D信息的有效结合能够显著提升交通场景理解的准确性，对于自动驾驶、智能交通系统等领域具有实际应用价值。 该研究的关键词包括深度学习、卷积神经网络、交通场景、语义分割和视差图，这些关键词揭示了论文的核心关注点和技术路线。此外，该研究还被归类于U495（信息技术一般）、TP391.4（计算机视觉和图像处理），并且被赋予了文献标识码A，表明其学术质量得到了认可。 这篇2018年发表在《通信学报》的研究论文深入探讨了如何通过卷积神经网络优化交通场景的语义分割，展示了RGB-D图像技术在提高精度方面的潜力，为未来深度学习在智能交通领域的应用提供了新的研究方向。