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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明提供一种像素级轨道交通场景理解方法及系统，属于轨道交通安全运营控制技术领域，使用轻量双分支融合骨干网络对输入图像进行连续下采样操作，提取图像特征；将骨干网络提取到的特征图输入双向特征金字塔池化网络，获得多尺度感受野和深层语义特征，利用多任务多尺度损失函数从像素和边缘角度进一步优化该方法的场景理解效果。本发明轻量双分支融合骨干网络可以更快更有效地提取图像特征，双向特征金字塔池化网络从多尺度角度提取了语义特征，多任务多尺度的损失函数从边缘与像素两个角度监督该方法的学习过程，优化了场景理解方法的效果，在不增加推理时间的前提下提高了模型的理解准确率。

主权项：1.一种像素级轨道交通场景理解方法，其特征在于，包括：使用由若干残差块和倒残差块组成的轻量双分支融合骨干网络对输入图像进行连续下采样操作，提取图像特征；其中，输入的图像为Railsem19数据集中的图像数据；将骨干网络语义分支提取到的特征图输入双向特征金字塔池化网络，通过多个不同尺寸的卷积操作获得多尺度感受野和深层语义特征；将不同尺度的深层语义特征与两分支融合后的特征进行上采样；其中，所述两分支融合后的特征由如下步骤得到：首先将图像输入步长为2的残差块，得到第一层的输出结果，将第一层的输出结果连续两次输入步长为1的残差块，得到第二层输出结果，将第二层的输出结果连续两次输入步长为2的残差块中，得到第三层的输出结果，将第三层的输出结果连续两次输入步长为1的倒残差块，得到细节分支第一层输出结果，同时将第三层的输出结果连续两次输入步长为2的倒残差块，得到语义分支第一层输出结果；将语义分支第一层输出结果进行双线性插值操作上采样到与细节分支第一层输出结果尺寸相同的特征图，将语义分支第一层输出结果上采样后的特征图与细节分支第一层输出结果相加，相加结果连续两次输入步长为1的倒残差块，得到细节分支第二层输出结果；将细节分支第一层输出结果进行卷积操作下采样到与语义分支第一层输出结果尺寸相同的特征图，将细节分支第一层输出结果下采样后的特征图与语义分支第一层输出结果相加，相加结果连续两次输入步长为2的倒残差块，得到语义分支第二层输出结果；将语义分支第二层输出结果进行双线性插值操作上采样到与细节分支第二层输出结果尺寸相同的特征图，将语义分支第二层输出结果上采样后的特征图与细节分支第二层输出结果相加，相加结果输入步长为1的倒残差块，得到细节分支第三层输出结果；将细节分支第二层输出结果进行卷积操作下采样到与语义分支第二层输出结果尺寸相同的特征图，将细节分支第二层输出结果下采样后的特征图与语义分支第二层输出结果相加，将语义分支第二层输出结果输入步长为2的倒残差块，得到语义分支第三层输出结果；将语义分支第三层输出结果输入双向特征金字塔池化网络中，随后利用双线性插值方法将特征图进行上采样，得到语义分支第四层输出结果；将语义分支第四层输出结果与细节分支第三层输出结果相加，得到融合结果；使用拉普拉斯算子提取真实边缘，用于辅正边缘损失，与像素损失共同从像素和边缘角度优化场景理解效果。

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百度查询： 北京交通大学 像素级轨道交通场景理解方法及系统