ОБНАРУЖЕНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ И ПЕШЕХОДОВ ДЛЯ АВТОНОМНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ НА ОСНОВЕ MOBILEVIT

Парфентьев Кирилл Викторович, Чжан Бохань

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