基于轻量级障碍检测和人行道分割的移动端“低头族”安全应用

核心问题

该成果针对自动驾驶人行道应用场景下的移动端街景障碍检测及人行道分割问题，特别是针对“低头族”用户群体。在自动驾驶车辆行驶于人行道附近时，传统系统难以有效识别并预警低头的行人，这构成了严重的安全隐患。本成果旨在通过精准、实时的障碍检测与人行道分割技术，提高自动驾驶系统的安全性，减少因行人注意力分散而导致的交通事故。

解决方案

该技术解决方案基于轻量级深度学习模型，集成了障碍检测、识别、场景处理以及移动端加速等关键技术。通过优化的神经网络架构，实现对街景中障碍物的快速识别与人行道的精确分割。关键技术点包括：高效特征提取算法，用于在移动端设备上实现低延迟、高精度的障碍检测；以及人行道分割算法，利用语义分割技术准确区分人行道与其他道路区域。此外，通过移动端加速技术，确保应用在实际使用中的流畅性和实时性。

竞争优势

该技术成果具有显著的效益和竞争优势。首先，其轻量级设计使得应用能够在移动端设备上高效运行，降低了对硬件资源的依赖。其次，通过原始创新的技术路径，实现了高精度、低延迟的障碍检测与人行道分割，显著提升了自动驾驶系统的安全性。此外，该技术还具有高度的可扩展性和适应性，能够灵活应用于不同场景和复杂环境中，为自动驾驶技术的普及和应用提供了强有力的支持。