Solving Scene Understanding for Autonomous Navigation in Unstructured Environments

📄 arXiv: 2507.20389v1 📥 PDF

作者: Naveen Mathews Renji, Kruthika K, Manasa Keshavamurthy, Pooja Kumari, S. Rajarajeswari

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-27

💡 一句话要点

针对非结构化环境，提出基于深度学习的场景理解方法用于自动驾驶导航

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 语义分割 自动驾驶 非结构化环境 深度学习 场景理解 印度驾驶数据集 MIOU

📋 核心要点

  1. 自动驾驶在非结构化环境下的场景理解面临挑战，现有数据集难以满足复杂路况的需求。
  2. 论文采用语义分割技术，通过深度学习模型对印度驾驶数据集进行像素级别的场景理解。
  3. 实验对比了五种主流语义分割模型，并在印度驾驶数据集上取得了不错的分割效果，最高MIOU达到0.6496。

📝 摘要（中文）

本文探讨了自动驾驶车辆在非结构化环境中进行场景理解的问题，这是自动驾驶技术发展的关键。利用深度学习中的语义分割技术，对图像的每个像素进行对象类别的标注，从而实现对可行驶区域、非可行驶区域和路边物体等的理解。研究使用了印度驾驶数据集（Indian Driving Dataset），该数据集是在班加罗尔和海德拉巴的城市和乡村道路上收集的，比Cityscapes等数据集更具挑战性。论文在数据集的第一层级上进行了语义分割，并训练了UNET、UNET+RESNET50、DeepLabsV3、PSPNet和SegNet五个模型，通过平均交并比（MIOU）比较了它们的性能，取得了最高的MIOU为0.6496。论文还讨论了数据集、探索性数据分析、数据准备、五个模型的实现，并研究了性能，比较了结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶车辆在非结构化道路环境中进行精确场景理解的问题。现有方法在处理结构化道路环境时表现良好，但在面对印度等地的非结构化道路环境时，由于道路结构复杂、交通参与者行为不规范等因素，性能显著下降。因此，需要一种能够有效处理非结构化道路环境的场景理解方法。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习中的语义分割技术，将图像中的每个像素划分到不同的语义类别，从而实现对道路、车辆、行人等物体的精确识别。通过对印度驾驶数据集进行训练，使模型能够学习到非结构化道路环境的特征，从而提高场景理解的准确性。

技术框架：论文的技术框架主要包括数据准备、模型训练和性能评估三个阶段。首先，对印度驾驶数据集进行探索性数据分析和预处理，包括图像增强、数据清洗等。然后，选择UNET、UNET+RESNET50、DeepLabsV3、PSPNet和SegNet五种常用的语义分割模型进行训练。最后，使用平均交并比（MIOU）等指标对模型的性能进行评估和比较。

关键创新：论文的关键创新在于将深度学习语义分割技术应用于印度驾驶数据集，并针对非结构化道路环境的特点，对模型进行优化和调整。此外，论文还对五种不同的语义分割模型进行了比较，为后续研究提供了参考。

关键设计：论文中，数据集使用了印度驾驶数据集，该数据集具有四层层级结构，论文使用了第一层级进行分割。模型方面，选择了UNET、UNET+RESNET50、DeepLabsV3、PSPNet和SegNet五种模型。性能评估指标使用了平均交并比（MIOU）。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在印度驾驶数据集上，五种语义分割模型均取得了较好的性能。其中，性能最佳的模型取得了0.6496的MIOU。虽然具体的提升幅度没有明确给出，但该结果表明，深度学习语义分割技术在非结构化道路环境下的场景理解中具有良好的应用前景。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶车辆的感知系统，提高车辆在非结构化道路环境下的导航能力。通过精确的场景理解，车辆可以更好地识别道路、障碍物和交通参与者，从而做出更安全、更合理的驾驶决策。此外，该研究还可以应用于智能交通系统、城市规划等领域，为构建更智能、更安全的交通环境提供技术支持。

📄 摘要（原文）

Autonomous vehicles are the next revolution in the automobile industry and they are expected to revolutionize the future of transportation. Understanding the scenario in which the autonomous vehicle will operate is critical for its competent functioning. Deep Learning has played a massive role in the progress that has been made till date. Semantic Segmentation, the process of annotating every pixel of an image with an object class, is one crucial part of this scene comprehension using Deep Learning. It is especially useful in Autonomous Driving Research as it requires comprehension of drivable and non-drivable areas, roadside objects and the like. In this paper semantic segmentation has been performed on the Indian Driving Dataset which has been recently compiled on the urban and rural roads of Bengaluru and Hyderabad. This dataset is more challenging compared to other datasets like Cityscapes, since it is based on unstructured driving environments. It has a four level hierarchy and in this paper segmentation has been performed on the first level. Five different models have been trained and their performance has been compared using the Mean Intersection over Union. These are UNET, UNET+RESNET50, DeepLabsV3, PSPNet and SegNet. The highest MIOU of 0.6496 has been achieved. The paper discusses the dataset, exploratory data analysis, preparation, implementation of the five models and studies the performance and compares the results achieved in the process.