一种露天矿区非结构化道路分割检测方法

针对露天矿道路非结构化、边缘不清晰,难以用传统图像分割方法对其进行快速、有效识别的问题,该文提出一种基于双边分割优化网络(DAM-BiSeNetV2)的矿区道路快速检测方法。该方法以双边网络架构为基础,通过在细节分支后添加基于通道注意力机制的压缩激励模块,增强通道间特征的显性关系,以达到感知重点区域、突出局部特征的作用;并利用轻量化的特征金字塔注意力机制优化语义分支,提升了上下文之间的特征整合,更加高效地提取高层次的道路语义信息并最大程度保留空间位置信息;最后将局部语义特征与高层语义特征进行融合,以提升矿区非结构化道路检测效果。实验结果表明,该方法对露天矿区非结构化道路检测精度达到97.4%,实时检测速度达到64 fps,能够实现对复杂背景下露天矿区非结构化道路进行有效识别,检测出道路安全行驶区域。