三重聚合上下文感知地形分割网络：面向复杂野外环境的可通行区域识别

为解决自动驾驶系统在复杂非结构化地形中特征提取不足的问题，研究人员提出三重聚合上下文感知地形分割网络（CTSNet）。该研究通过全局通道稀疏化模块（GCSM）、融合校准模块（FCM）和注意力通道熵模块（ACEM），实现了多尺度特征与全局语义的协同优化，显著提升了可通行区域分割精度。实验表明CTSNet在多个野外数据集上超越现有方法，代码已开源。

　　

在自动驾驶和野外机器人导航领域，准确识别可通行区域是保障安全的核心挑战。当前地形分割方法面临三重困境：传统卷积神经网络（CNN）难以捕捉全局上下文，多尺度特征融合存在语义鸿沟，而视觉Transformer（ViT）又因计算成本过高难以落地。更棘手的是，复杂野外环境中地形特征高度异构——同一场景可能同时包含水域、岩层和植被，现有方法往往因特征表达不足导致误判。

为解决这些问题，深圳大学的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出上下文感知地形分割网络（Contextual-Aware Terrain Segmentation Network, CTSNet）。该工作创新性地设计了三重聚合机制：通过全局通道稀疏化模块（Global Channel Sparsification Module, GCSM）实现选择性全局语义提取，利用融合校准模块（Fusion-wise Calibration Module, FCM）优化跨尺度特征交互，并借助注意力通道熵模块（Attention Channel Entropy Module, ACEM）增强关键特征表征。实验证明该方法在RUGD、RELLIS等野外数据集上mIoU（平均交并比）提升3.2%-5.7%，尤其在水域边界识别等挑战性场景表现突出。

关键技术方法包括：1）基于Top-K稀疏化的Q-K-V（Query-Key-Value）机制实现轻量化全局特征提取；2）通过空间-语义关系建模的多尺度特征校准；3）结合信息熵的通道注意力筛选。研究使用来自美国陆军实验室的RUGD数据集和德克萨斯A&M大学发布的RELLIS数据集进行验证。

全局通道稀疏化模块（GCSM）
通过实验对比传统CNN全局平均池化与ViT全通道处理，发现GCSM在保持85%计算效率的同时，使全局特征判别力提升19%。关键创新在于仅对30%通道执行Q-K-V运算，并通过Top-50%稀疏化过滤冗余关联。

融合校准模块（FCM）
消融实验显示，该模块使跨尺度特征一致性提高32%。典型案例如陡坡识别任务中，通过通道校准将浅层纹理与深层语义融合错误率从15.4%降至8.7%。

注意力通道熵模块（ACEM）
在沼泽地分割场景中，经信息熵筛选的通道特征使关键区域召回率提升6.3%。可视化分析表明，ACEM能有效抑制70%以上的背景干扰特征。

研究结论指出，CTSNet的三重聚合架构为复杂地形理解提供了新范式：GCSM突破传统CNN的局部感受野限制，FCM解决多尺度特征"语义断层"问题，ACEM则通过信息论方法优化特征选择。值得注意的是，该方法在嵌入式设备Jetson AGX Xavier上仍能保持18fps实时性能，具备工程落地潜力。讨论部分强调，未来可结合4D雷达点云数据进一步扩展三维地形理解能力，该成果不仅适用于自动驾驶，对灾害救援机器人路径规划同样具有重要价值。