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申请/专利权人：广汽埃安新能源汽车股份有限公司

摘要：本申请提供一种车辆环境感知方法及装置，该方法包括：获取车辆环境数据和预先构建的车载多任务环境感知模型；通过骨干网络架构对车辆环境数据进行处理，得到携带融合特征的聚焦特征图；通过瓶颈层对聚焦特征图进行处理，得到融合特征向量图和增强特征向量图；通过目标检测模型对融合特征向量图和增强特征向量图进行处理，得到道路信息目标检测结果；通过图像分割模型对融合特征向量图和增强特征向量图进行处理，得到图像分割结果；对道路信息目标检测结果和图像分割结果进行信息整合处理，得到混合感知信息。可见，该方法及装置能够快速准确实现车辆环境感知，解决了图像分割困难的问题，提升了环境感知精度。

主权项：1.一种车辆环境感知方法，其特征在于，包括：获取车辆环境数据和预先构建的车载多任务环境感知模型；其中，所述车载多任务环境感知模型包括骨干网络架构、瓶颈层、目标检测模型和图像分割模型；通过所述骨干网络架构对所述车辆环境数据进行处理，得到携带融合特征的聚焦特征图；通过所述瓶颈层对所述聚焦特征图进行处理，得到融合特征向量图和增强特征向量图；通过所述目标检测模型对所述融合特征向量图和所述增强特征向量图进行处理，得到道路信息目标检测结果；通过所述图像分割模型对所述融合特征向量图和所述增强特征向量图进行处理，得到图像分割结果；对所述道路信息目标检测结果和所述图像分割结果进行信息整合处理，得到混合感知信息；其中，所述骨干网络架构包括轻量化卷积模块和双向金字塔结构；所述瓶颈层包括卷积注意力机制模块；其中，所述卷积注意力机制模块包括通道注意力模块和空间注意力模块；所述目标检测模型包括基于FasterR-CNN的目标检测深度学习模型和目标检测解码器；所述图像分割模型包括基于SCNN的图像分割深度学习模型以及图像分割解码器；其中，所述通过所述瓶颈层对所述聚焦特征图进行处理，得到融合特征向量图和增强特征向量图，包括：通过所述通道注意力模块对所述聚焦特征图进行处理，得到通道聚焦特征图；通过所述空间注意力模块对所述聚焦特征图进行处理，得到空间聚焦特征图；对所述通道聚焦特征图和所述空间聚焦特征图进行融合处理，得到融合特征向量图；将所述聚焦特征图依次输入按顺序排列的所述通道注意力模块和所述空间注意力模块中进行处理，得到增强特征向量图；其中，所述通过所述目标检测模型对所述融合特征向量图和所述增强特征向量图进行处理，得到道路信息目标检测结果，包括：获取所述骨干网络架构的骨干网络权值；基于所述骨干网络权值和所述基于FasterR-CNN的目标检测深度学习模型，对所述融合特征向量图进行二次目标检测特征提取得到二次目标检测特征图；对所述二次目标检测特征图和所述增强特征向量图进行通道方向拼接处理，得到了编码后目标检测特征图；通过所述目标检测解码器对所述目标检测特征图进行处理，得到道路信息目标检测结果；其中，所述通过所述图像分割模型对所述融合特征向量图和所述增强特征向量图进行处理，得到图像分割结果，包括：基于所述骨干网络权值和所述基于SCNN的图像分割深度学习模型对所述融合特征向量图进行二次图像分割特征提取，得到二次图像分割特征图；对所述二次图像分割特征图和所述增强特征向量图两者进行通道方向拼接处理，得到编码后的图像分割特征图；通过图像分割解码器对所述图像分割特征图进行处理，得到图像分割结果。

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