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作者：曹新宇;张太红;赵昀杰;姚芷馨;
单位：新疆农业大学计算机与信息工程学院;智能农业教育部工程研究中心;新疆农业信息化工程技术研究中心;
摘要：针对目前智能农机在乡村复杂环境下行驶时对周围特征识别精度不足的问题，以乡村道路场景为研究对象，提出一种改进PP-LiteSeg模型。首先使用STDC对图像特征进行提取，在保证轻量化的同时确保特征信息完整；然后将条形池化引入简单金字塔模块，加强特征的提取能力，并将坐标注意力加入统一注意力融合模块，进一步加强多尺度特征的融合，捕获更为丰富的信息，从而提高模型对乡村复杂场景识别的准确率。实验结果表明，在不同场景下，所提模型可以达到较好的分割效果，建筑物、柏油路、障碍等单个类别的准确率均达到80%以上，能够有效地分割乡村道路场景。改进模型可为智能农机在乡村道路场景下的安全行驶提供技术参考。
关键词：语义分割;;乡村道路;;特征识别;;条形池化;;坐标注意力;;场景分类;;图像处理
基金资助：科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目（2022ZD0115805）;; 新疆维吾尔自治区重大科技专项：农场数字化及智能化关键技术研究（2022A02011）
