本研究由湖北第二师范学院计算机科学与技术学院的何东益（第一作者）、湖北省中西医结合医院的汪晓攀以及湖北中医药大学护理学院的张瑾共同完成，以《基于深度学习的智能网联汽车无人驾驶障碍物检测研究》为题，发表于《journal of sensor technology and application》（传感器技术与应用）2025年第13卷第1期，页码38-47，于2025年1月在线发表，DOI号为10.12677/jsta.2025.131006。
在智能网联汽车技术快速发展的背景下，无人驾驶技术的安全性成为核心关注点，其中障碍物识别技术尤为关键。传统方法依赖激光雷达、摄像头等传感器，存在技术难度高、成本昂贵及实时性不足等问题。深度学习技术通过大规模图像数据训练，能够学习复杂特征表示并做出精确预测，为解决这些问题提供了新思路。本研究旨在开发一个基于卷积神经网络(CNN)的障碍物检测系统，通过融合多传感器数据，实现在多变道路环境下对障碍物的有效、准确识别，为无人驾驶技术提供坚实的技术支撑。
研究团队设计了一个基于CNN的深度学习框架，通过多层卷积和池化层实现图像关键特征的自动提取。卷积层采用2×2×3的三维卷积核（对应RGB三通道输入），通过滑动步长为1的卷积运算生成特征图。网络结构中特别设计了多卷积核并行处理机制（每个卷积核产生5×5特征图，n个卷积核生成5×5×n三维特征图），以增强特征提取的丰富性。为处理高分辨率图像（512×512输入），模型采用编码器-解码器结构，最终输出512×512×2的特征图，分别表示各像素属于障碍物或背景的概率。
研究引入了多项创新技术提升模型性能： 1. 空洞卷积(dilated convolution)：通过间隔采样扩大感受野，显著提升特征提取能力； 2. 批量归一化(BN)：在所有非线性卷积操作间使用，加速训练收敛； 3. PReLU激活函数：可学习参数的LeakyReLU变体，增强非线性表达能力； 4. 轻量化设计：去除卷积操作的bias项，减少计算资源消耗； 5. 损失函数优化：采用带类别权重的交叉熵损失，解决类别不平衡问题（背景像素远多于障碍物像素）。
采用批量梯度下降法进行参数优化，配合三项关键技术： 1. 学习率衰减：动态调整学习率，平衡收敛速度与稳定性； 2. 动量项：保留历史梯度信息，平滑参数更新方向； 3. 早停机制：基于验证集性能提前终止训练，防止过拟合。 抗过拟合措施包括数据增强（旋转/平移/缩放）、Dropout（随机断开网络连接）和L2正则化。
在多样化测试场景下，模型表现出色： - 城市街道：车辆检测准确率98%（召回率95%，F1=96.5），交通标志97%（召回率92%，F1=94.5）； - 高速公路：车辆检测达99%准确率（召回率97%，F1=98.0）； - 恶劣天气：保持良好性能（车辆检测97%准确率，F1=95.5）。
本研究成功开发了一个高性能的无人驾驶障碍物检测系统，其科学价值体现在： 1. 方法论创新：CNN与多传感器数据融合的新框架； 2. 技术突破：在准确率（提升3-5%）、响应速度和稳定性上超越传统方法； 3. 应用价值：为智能网联汽车的安全驾驶提供了可靠的技术方案。
实际应用中，该系统已展现出三大优势： 1. 复杂环境鲁棒性：在遮挡、光照变化等挑战下保持稳定性能； 2. 多障碍物识别：对车辆、行人、交通标志的同步检测能力； 3. 系统兼容性：可整合激光雷达、毫米波雷达等多源数据。
研究团队客观指出了当前模型的不足： 1. 特殊障碍物检测：对透明物体（玻璃）和小型障碍物（碎石）识别率有待提升； 2. 极端条件适应性：暴雨、浓雾等极端天气下的性能需要增强； 3. 硬件依赖：高精度检测仍需要较强计算资源支持。
未来研究将聚焦三个方向： 1. 多模态融合：结合激光雷达点云与视觉数据提升检测鲁棒性； 2. 边缘计算：开发轻量化模型适配车载嵌入式系统； 3. 持续学习：建立在线更新机制适应新型障碍物。
本研究通过严谨的实验设计和深入的技术创新，为智能网联汽车的障碍物检测提供了切实可行的解决方案，其技术路线和优化策略对计算机视觉在自动驾驶领域的应用具有重要参考价值。