融合多要素特征的城市驾驶场景显著性建模方法

本文针对城市驾驶场景感知中图像显著性理解与建模的挑战，提出一种融合多要素特征的显著性检测方法。研究背景源于机器环境感知智能化需求，旨在通过模拟驾驶员视觉注意机制提升检测精度和实时性。研究目的为解决多要素特征提取与融合效率低的问题，通过计算机视觉技术提取颜色、纹理特征，结合形态特征和时空特征，设计基于长短时记忆网络的融合模块。实验结果表明，该方法在保持计算效率的同时显著提高检测精度，有效捕捉组合对象分布和时空细节，满足城市驾驶场景感知的应用需求。