计算机工程与应用

作者：双丰, 杨海锋, 周扬眉, 李志腾, 赵剑楠

单位：1.广西大学 电气工程学院，南宁 530004；2.广西电力装备智能控制与运维重点实验室，南宁 530004；3.重庆大学 机械与运载工程学院，重庆 400044；4.重庆市科学技术研究院，重庆 401100；

关键词：自动驾驶汽车,三维环境感知,三维语义占用预测,单目,轻量化,SemanticKITTI数据集

基金：国家自然科学基金（62206065，61720106009）；广西八桂学者项目。

为缓解三维语义占用预测算法FlashOcc在高度维度细节损失导致精度不足的问题，提出了一种改进的高性能实时单目三维占用预测算法（monocular flash occupancy prediction，Mono-FlashOcc）。该方法创新性地设计了对称性BEV-U桥，结合了高度转通道和通道转高度模块，通过对称的全连接层逐层保留和还原高度信息，实现了三维体素特征与二维BEV特征之间的平滑转换。实验结果表明，Mono-FlashOcc在SemanticKITTI数据集上展现出有竞争力的检测性能和实时的推理速度。BEV-U桥在保持模型轻量化的同时，有效捕捉和保留高度信息，显著提升了检测精度，尤其在行人和骑行者等小尺度目标的检测中表现出色。通过TensorRT加速，模型的推理速度达到31.18 FPS，满足自动驾驶系统的实时性需求。总之，Mono-FlashOcc为自动驾驶领域提供了一个具备实际部署潜力的高性能、轻量化三维环境感知解决方案。

来源：2026年第5期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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