结合图像语义分割的增强现实型平视显示系统设计与研究

安喆; 徐熙平; 杨进华; 乔杨; 刘洋

doi:doi:10.3788/AOS201838.0710004

光学学报, 2018, 38 (7): 0710004, 网络出版: 2018-09-05

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Design of Augmented Reality Head-up Display System Based on Image Semantic Segmentation

安喆 ^*徐熙平杨进华乔杨刘洋

作者单位

长春理工大学光电工程学院, 吉林长春 130022

图 & 表

图 1. AR-HUD系统

Fig. 1. AR-HUD system

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图 2. 改进的SSD网络示意图

Fig. 2. Diagram of improved SSD network

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图 3. 改进的SSD网络训练过程。(a)迭代次数与训练损失的关系;(b)迭代次数与准确率的关系

Fig. 3. Training process of improved SSD network. (a) Relationship between iteration number and training loss; (b) relationship between iteration number and accuracy

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图 4. 不同环境下语义分割及虚实注册结果。(a)原始图像;(b)文献[ 12]方法结果;(c)本文算法结果;(d)虚实注册结果

Fig. 4. Results of semantic segmentation and virtual-real registration in different environments. (a) Original images; (b) method of Ref.[12]; (c) proposed method; (d) virtual-real registration images

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图 5. 虚实注册在不同方向上的RMS误差及对比。(a) x;(b) y;(c) z

Fig. 5. RMS error of virtual-real registration and comparison in different directions. (a) x; (b) y; (c) z

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表 1网络输出结果评价及平均处理时间对比

Table1. Evaluation of network output results and comparison of average processing time

Algorithm	MPA /%	MIoU /%	t /(ms·frame^-1)
DeepLab-CRF^[13]	76.2	70.8	436
SegNet^[12]	70.1	66.4	515
Proposed	77.8	72.1	410

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安喆, 徐熙平, 杨进华, 乔杨, 刘洋. 结合图像语义分割的增强现实型平视显示系统设计与研究[J]. 光学学报, 2018, 38(7): 0710004. Zhe An, Xiping Xu, Jinhua Yang, Yang Qiao, Yang Liu. Design of Augmented Reality Head-up Display System Based on Image Semantic Segmentation[J]. Acta Optica Sinica, 2018, 38(7): 0710004.

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图 1. AR-HUD系统

Fig. 1. AR-HUD system

图 2. 改进的SSD网络示意图

Fig. 2. Diagram of improved SSD network

图 3. 改进的SSD网络训练过程。(a)迭代次数与训练损失的关系;(b)迭代次数与准确率的关系

Fig. 3. Training process of improved SSD network. (a) Relationship between iteration number and training loss; (b) relationship between iteration number and accuracy

图 4. 不同环境下语义分割及虚实注册结果。(a)原始图像;(b)文献[ 12]方法结果;(c)本文算法结果;(d)虚实注册结果

Fig. 4. Results of semantic segmentation and virtual-real registration in different environments. (a) Original images; (b) method of Ref.[12]; (c) proposed method; (d) virtual-real registration images

图 5. 虚实注册在不同方向上的RMS误差及对比。(a) x;(b) y;(c) z

Fig. 5. RMS error of virtual-real registration and comparison in different directions. (a) x; (b) y; (c) z

表 1网络输出结果评价及平均处理时间对比

Table1. Evaluation of network output results and comparison of average processing time

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Fig. 3. Training process of improved SSD network. (a) Relationship between iteration number and training loss; (b) relationship between iteration number and accuracy

图 4. 不同环境下语义分割及虚实注册结果。(a)原始图像;(b)文献[ 12]方法结果;(c)本文算法结果;(d)虚实注册结果

Fig. 4. Results of semantic segmentation and virtual-real registration in different environments. (a) Original images; (b) method of Ref.[12]; (c) proposed method; (d) virtual-real registration images

图 5. 虚实注册在不同方向上的RMS误差及对比。(a) x;(b) y;(c) z

Fig. 5. RMS error of virtual-real registration and comparison in different directions. (a) x; (b) y; (c) z

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