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摘 要：针对主流车辆道路场景分割模型准确性与鲁棒性不足的问题，文章提出融合无监督域适应与图像自干扰系统的分割框架，解决传统监督学习在目标域无标注数据下的性能退化问题。文章构建双路径模型，引入动态干扰生成机制与多尺度特征融合模块，在GTA5到Cityscapes跨域迁移任务中mIoU达78.6%，较传统UDA提升8.2个百分点；极端天气与低光照场景分割精度优于主流方法。（剩余6273字）
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基于无监督域适应图像自干扰系统车辆的道路场景分割技术研究
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