إسقاط رؤيتك بانتباه: تقدير هيكل المشهد الطرقي من منظور واحد من خلال التحويل عبر المنظور

إعادة بناء الخريطة عالية الدقة (HD map) تُعد أمرًا بالغ الأهمية للقيادة الذاتية. تُعاني الطرق القائمة على LiDAR من قيود ناتجة عن استخدام أجهزة استشعار باهظة الثمن وحسابات مكلفة زمنيًا. أما الطرق القائمة على الكاميرات، فعادة ما تتطلب أداءً منفصلًا لتقسيم الطرق وتحويل الرؤية، مما يؤدي غالبًا إلى تشوهات وفقدان محتوى. ولدفع حدود التقنية إلى أقصى حد، نقدم إطارًا جديدًا يُمكّن من إعادة بناء خريطة محلية تتألف من تخطيط الطرق واحتلال المركبات من منظور طيارة (Bird's-eye view) بالاعتماد فقط على صورة مونوكولار من الأمام. وبشكل خاص، نقترح وحدة تحويل بين الزوايا (cross-view transformation module)، التي تأخذ في الاعتبار شرط الاتساق الدائري بين الزوايا، وتستفيد بالكامل من العلاقة بين الزوايا لتعزيز تحويل الرؤية وفهم المشهد. وبالنظر إلى العلاقة بين المركبات والطرق، صممنا أيضًا مُميّزًا واعيًا بالسياق (context-aware discriminator) لتحسين النتائج بشكل إضافي. أظهرت التجارب على المعايير العامة أن طريقتنا تحقق أفضل أداء ممكن في مهام تقدير تخطيط الطرق وتقدير احتلال المركبات. وبخاصة في المهمة الثانية، تتفوق نموذجنا على جميع المنافسين بفارق كبير. علاوةً على ذلك، يعمل نموذجنا بسرعة 35 إطارًا في الثانية (FPS) على وحدة معالجة واحدة، مما يجعله فعّالًا وقابلًا للتطبيق في إعادة بناء خرائط HD في الوقت الفعلي.