原创文档：基于低光照增强与轻量型CNN道路实时识别算法研究

摘要：随着自动驾驶技术的快速发展，道路场景理解成为智能驾驶系统的核心技术之一。然而，在夜间或低光照条件下，传统道路识别算法面临图像质量下降、特征提取困难等挑战，同时实时性要求限制了复杂深度模型的应用。针对这些问题，本文提出了一种基于低光照增强与轻量型CNN的道路实时识别算法。

论文概述

本文设计了自适应低光照增强模块，融合CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡化）和Gamma校正技术，有效提升低光照图像的亮度和对比度，增强道路区域的可辨识性。其次，构建了基于深度可分离卷积的轻量级语义分割网络，采用编码器-解码器架构，通过深度可分离卷积替代标准卷积，大幅降低模型参数量和计算复杂度。最后，在KITTIRoad数据集上进行训练和验证，并开发了基于PyQt5的可视化检测系统。

实验结果表明，本文提出的算法在保持较高识别准确率的同时，模型大小仅为3.8MB，单帧推理时间为36-57ms，满足实时性要求。在郊区道路场景下，道路区域识别准确，边界清晰；低光照增强模块显著改善了暗光环境下的检测效果。该算法为嵌入式设备上的实时道路识别提供了有效解决方案，具有良好的应用前景。

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作者信息

作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-26
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