基于Seflow机理的交通视觉场景流自监督建模与优化方法

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1.引言

在国家政策大力支持自动驾驶产业发展、《国家综合立体交通网规划纲要》预测2025 年市场规模将达4，000 亿元的背景下，我国正积极推进“交通强国”与“新基建”战略，并以交通运输部《数字交通发展规划》中“提升重点路段全天候通行能力 20% ”为核心目标；然而，当前仍面临诸多独特挑战：混合交通环境下，全国 78% 的城市交叉口存在人车非混行冲突[1]，且针对电动自行车/三轮车等中国特色交通工具的识别漏报率高达34%^[2] ；高速公路因动态障碍物引发的二次事故占比达 41% ，较发达国家高出 15 个百分点[3]；同时，在技术上仍存在“卡脖子”问题，包括高端激光雷达传感器进口依赖度超过 60% ，以及动态场景建模精度不足等共性算法缺陷[4]。

2.设计原理

2.1 模型架构优化

基于SeFlow的主干网络，通过融合GRU模块与迭代细化机制实现了效率与精度的有效平衡：该网络采用 0.2m 分辨率的体素化编码以保障大规模点云的实时处理能力[5]；借助GRU时序建模模块维护隐藏状态，并通过门控机制实现动态信息更新；同时引入多粒度特征融合机制，将体素级特征与点级特征拼接以增强细节表达能力。最终，该架构在RTX 3090 环境下达到48ms/帧的推理速度，满足自动驾驶系统 10Hz的实时处理需求。SeFlow体系结构如图1 所示。

图2（a）说明了如何基于倒角距离计算损失，（b）中点上更密集 的颜色表示较高的流量值，白色表示点的流量为零。（b）表明，基于最近邻原理的流量结果可以导致物体中间的零流量估计。

2.3 数据高效性设计

本方法通过动态感知指导训练，仅用 20% 数据即可超越ZeroFlow基线模型（使用100% 数据）。借助多损失协同优化机制，显著提升小物体与低速目标的流估计精度。在Argoverse 2 与Waymo数据集上，EPE 3-way误差降至 0.0628，优于ZeroFlow（0.0814），部分指标甚至优于监督方法；推理速度达48 毫秒/帧，比NSFP（32 秒/帧）快三个数量级，满足实时需求；鲁棒性增强，减少场景流碎片化。但对远距离稀疏点云目标的估计精度仍有待提高。未来可引入多模态融合和多帧时序建模，进一步提升性能。

3.结论

在推动绿色低碳交通方面，本文提出的SeFlow方法从多个维度提供了有效支持：首先，通过精准的 3D运动估计提升自动驾驶车辆的能源利用效率，使其能够合理规划路径并动态响应环境变化，减少急加速、急刹车等高能耗行为，从而降低燃油车碳排放与电动车的电能消耗；其次，作为底层感知技术，SeFlow有助于增强车路协同与交通流整体优化，可显著缓解道路拥堵，据中国智能交通协会研究，此类智能系统可实现城市交通碳减排 15%-20% ；此外，其自监督学习机制降低了对标注数据的依赖，减少了训练阶段的计算资源消耗，符合绿色计算的理念，其中流量估计结果如图 3 所示。综上所述，SeFlow不仅在技术性能上达到先进水平，也在推动可持续交通系统构建中展现出重要的应用潜力。

参考文献

[1]Zhang， Q.， Yang， Y.， Fang， H.， Geng， R.， Jensfelt， P.： DeFlow： Decoder of scene flow network in autonomous driving. In： 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation （ICRA）. pp. 2105–2111 （2024）

[2]Vedder， K.， Peri， N.， Chodosh， N.， Khatri， I.， Eaton， E.， Jayaraman， D.， Ramanan， Y.L.D.， Hays， J.： ZeroFlow： Fast Zero Label Scene Flow via Distillation. International Conference on Learning Representations （ICLR） （2024）

[3]Sun， P.， Kretzschmar， H.， Dotiwalla， X.， Chouard， A.， Patnaik， V.， Tsui， P.， Guo， J.， Zhou， Y.， Chai， Y.， Caine， B.， et al.： Scalability in perception for autonomous driving： Waymo open dataset. In： Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. pp. 2446–2454 （2020）

[4]Duberg， D.， Zhang， Q.， Jia， M.， Jensfelt， P.： DUFOMap： Efficient dynamic awareness mapping. IEEE Robotics and Automation Letters 9（6）， 5038–5045 （2024）

[5]Li， X.， Zheng， J.， Ferroni， F.， Pontes， J.K.， Lucey， S.： Fast neural scene flow. In： Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. pp. 9878–9890 （2023）