Quang-Huy Che · Duc-Khai Lam · IEEE Access · 2025年1月

高效感知模型对高级驾驶辅助系统ADAS至关重要，这些应用需要快速处理和响应以确保现实环境中的安全性和有效性。为满足感知模型实时执行需求，本研究引入TriLiteNet模型，可同时管理全景驾驶感知相关的多个任务。TriLiteNet旨在优化性能同时保持低计算成本。BDD100k数据集实验结果显示，模型在车辆检测、可行驶区域分割和车道线分割三个关键任务上达到竞争性能。具体而言，TriLiteNetbase车辆检测召回率85.6%、可行驶区域分割mIoU 92.4%、车道线分割Acc 82.3%，仅2...

解读: 该轻量化多任务模型对阳光电源智能巡检系统具有借鉴意义。阳光无人机和巡检机器人需要同时执行目标检测、路径规划和障碍识别等多任务。该TriLiteNet的多任务架构和极低参数量（0.14M-2.35M）可部署在阳光巡检设备的嵌入式平台，实现光伏组件缺陷检测、热斑识别和电站环境感知的并行处理。在资源受限的...