孟庆宽，杨晓霞，张 漫，关海鸥

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

孟庆宽1，杨晓霞1，张 漫2※，关海鸥3

（1. 天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院，天津 300222；2. 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室，北京 100083；3. 黑龙江八一农垦大学电气与信息学院，大庆 163319）

机器视觉；语义分割；环境感知；非结构化道路；轻量卷积；注意力机制；特征融合

0 引 言

当前城市化进程不断推进，农村青壮年劳动力向城镇转移，造成农业劳动力资源日益减少，在一定程度上制约了农业生产的质量和效率[1]。提高农业生产过程的机械化、自动化、智能化水平，降低农业生产对农业劳动力的强依赖性，对于促进农业现代化建设、加速农业生产方式供给侧结构改革具有重要作用[2]。智能农业装备系统能够自主、高效、安全地完成农业作业任务，具有良好的作业精度与效率，已在播种、施肥、除草、收获等领域得到广泛应用[3-6]。

环境信息感知是智能农业装备系统的关键技术之一，决定了农业装备的自主导航能力和作业水平[7]。机器视觉系统具有探测范围广、获取信息丰富等特点，是智能农业装备进行田间信息获取的主要传感设备之一[8-9]。基于视觉的农业田间道路场景识别解析属于环境信息感知的重要组成单元，主要任务是检测可通行区域、识别动静态障碍物类别，为后续的路径规划和决策控制提供依据。快速、精准地实现田间道路场景识别对于保证智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行具有重要意义。……