UAE-Net：面向无人农机系统的非结构化农田道路识别语义分割算法

陆丹腾¹，朱亮²，邹丹平¹，郁文贤¹

（1. 上海交通大学 自动化与感知学院，上海200240；2. 上海华测导航技术股份有限公司，上海201706） 

摘要：在智能农业领域中，非结构化道路识别对农机无人驾驶具有重要意义。目前道路检测的研究集中于结构化道路，而对非结构化道路的关注较少。农田道路作为一种常见的非结构化道路形式，其感知和导航仍然是一个巨大挑战。本文提出了一种新模型，解决了感知非结构化农田道路的各种复杂问题，并且满足农机平台的算力限制。该新模型引入高效的注意力机制，增强了模型的鲁棒性和分割性能，同时采用改进的逐点卷积和深度卷积结构，减少了模型的计算量和参数量。与现有模型相比，我们的模型在不同光照条件下表现出更强的鲁棒性，效率提高至现有模型的598%，同时分割精度也得到了提升。

关键词：无人农机系统，非结构化道路，语义分割，导航线生成，评测指标  

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Cite this article

Lu, D., Zhu, L., Zou, D. et al. UAE-Net: A Semantic Segmentation-Based Algorithm for Unstructured Farm Road Recognition in Unmanned Agricultural Machinery System. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) (2025). https://doi.org/10.1007/s12204-025-2862-0