基于注意力机制的前方道路场景识别算法

随着我国机动车保有量逐年上升,而路网的建设相对缓慢,由此造成行车拥堵问题日趋严重。准确快速地识别出路口和路段等道路场景,对车辆安全驾驶具有很好的辅助作用。为了通过实时性较强的辅助驾驶功能提高机动车行驶的安全性,针对网络规模较小的ResNet18模型进行改进,加入空间注意力模块进行模型优化。实验结果表明,在复杂交通路况下,基于注意力机制改进后的ResNet18模型在道路场景数据集上的识别准确率达到91.5%,推理时间为4.935 ms,在保持实时性的同时提高了图像识别准确率,满足辅助驾驶需求。