基于协作注意力和图神经网络的轻量化车位检测算法

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【摘要】为提高自动泊车过程车位检测的实时性和准确性，提出一种基于协作注意力和图神经网络的轻量化车位检测算法。首先，采用轻量化的网络结构，以改进的MobileNetV3作为特征提取网络，通过深度可分离卷积获得车位标记点的位置信息和特征信息，并将二者结合得到标记点的融合特征，然后构建图神经网络结构以增强车位标记点之间的内在联系，并结合协作注意力机制实现对多头注意力的整合，最后，通过公共车位数据集PS2.0对所提出的算法进行测试，结果表明，该算法的检测精度优于当前主流算法，平均每帧图像推理时间可缩短至10.1 ms，具备良好的准确性和实时性。（剩余15545字）