场景自适应语义分割网络

光照变化下分割稳定

该网络能根据城市场景条件动态融合可见光与热红外特征，在各种光照和天气下保持准确分割。

Zhang, Houwang · 李永杰 · Chan, Leanne Lai Hang

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025

技术优势

动态融合

网络根据场景条件动态调整并融合RGB和热红外特征，显著提高复杂城市场景下的分割精度。

自监督训练

自监督学习方案能够促进不同光谱间相关与互补信息的学习，无需额外的人工标注。

性能领先

在三个公开的可见光-热红外城市场景语义分割数据集上，所提方法超越了现有的最优方法。

应用场景

• 自动驾驶：提升车辆在夜间、雨雾等复杂光照条件下的场景理解能力。
• 智能交通系统：为交通监控和路况分析提供更可靠的多光谱语义分割结果。
• 城市场景理解：融合可见光与热红外信息，提高城市场景解析的鲁棒性和准确性。
• 多光谱感知：有效利用不同光谱的互补信息，实现更全面的环境感知。