单目快速碰撞时间预测网络

参数量降九成，速度提升5.5倍

用过去帧预测当前碰撞时间，消除系统时延，在保持高精度同时大幅降低计算开销。

Changlin, Li · Qian, Yeqiang · Zhang, Songan · 王春香 · 杨明

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024

参数信息

参数减少率

89.1 %

推理速度提升

5.5 ×

精度提升

19.3 %

轻量版额外优化幅度

15 %

技术优势

推理快 5.5 倍

模型通过注意力尺度编码器大幅减少计算量，推理速度比现有方法快 5.5 倍。

参数减少 89.1%

网络层数和参数量被大幅压缩，计算开销显著下降。

精度不降反升

在算力更少的情况下，TTC 估计精度反而比 SOTA 方法高 19.3%。

没有系统时延

用时序解码器从过去帧预测当前 TTC，绕开了等待未来帧的计算延迟。

应用场景

• 自动驾驶避障：障碍物侵入车道时毫秒级算出 TTC，给规划模块留足反应时间。
• 机器人视觉导航：在算力受限的机载处理器上实现实时碰撞预测，不拖慢导航循环。
• 无人机自主飞行：轻量版装进机载电脑，飞行中快速估算与障碍物的碰撞时间。
• 实时碰撞预警系统：从单目摄像头视频流直接输出 TTC，滞后小，适合前装预警。