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面向非结构化道路的可行驶区域语义分割

准确识别非结构化环境可行驶区域可为军用智能车辆无人作战自主决策提供依据。针对非结构化道路边缘模糊、结构多变的特点，现有的分割算法难以满足军车识别精度的需求，本文提出了面向非结构化道路的可行驶区域语义分割算法ATD（Attention Transformer Deeplabv3+），在编码特征提取中级联了卷积注意力CBAM模块，增强了语义信息在不同通道和空间维度自适应权重，强化了复杂环境下的特征编码能力；在解码中引入了Transformer多头注意力Multi-Head Attention，加强了空间位置信息的关联性，实现了边缘的细粒度化推理。基于自建的6000张非结构化道路数据集，实验结果表明，较Deeplabv3+网络其MPA提高了4.63%，MIoU提高了3.03%。