【摘 要】
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自动驾驶不仅可以极大地改善交通安全和道路堵塞问题,还可以促进汽车产业转型升级,助推经济发展。而多车道线检测是自动驾驶汽车必须具备的功能之一,可以帮助驾驶员更好地掌握道路全局信息,在自动驾驶汽车的路径规划和决策过程中都起着至关重要的作用。基于深度学习的车道线检测方法预先训练大量的样本数据,通过网络学习获得最终的车道线模型参数,在特征提取方面表现出更强大的效果,大幅度地提高了车道线检测的性能。本文主要
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自动驾驶不仅可以极大地改善交通安全和道路堵塞问题,还可以促进汽车产业转型升级,助推经济发展。而多车道线检测是自动驾驶汽车必须具备的功能之一,可以帮助驾驶员更好地掌握道路全局信息,在自动驾驶汽车的路径规划和决策过程中都起着至关重要的作用。基于深度学习的车道线检测方法预先训练大量的样本数据,通过网络学习获得最终的车道线模型参数,在特征提取方面表现出更强大的效果,大幅度地提高了车道线检测的性能。本文主要研究基于卷积神经网络的多车道线检测,主要内容如下:为了对车道线进行精确分割,同时提高网络模型的推理速度,本文提出了基于双边Lanenet车道线分割网络。通过细节分支提取车道线浅层空间细节信息,通过语义分支提取车道线深层语义信息,并设计了双边聚合模块来融合两者的特征信息。在Tusimple数据集上具有很好的分割效果,平均交并比(m IOU)为0.728。对于双边Lanenet的车道线分割结果,本文在二次曲线拟合中,改进了传统的RANSAC算法。对初始选择的三个点进行了约束,同时采用新的模型评价标准来判断最优模型,最后在得到较优模型时,对不符合阈值的点进行剔除操作,能够准确拟合出Tusimple数据集上的车道线。对于复杂道路环境下的车道线检测,搭建了基于TF-Res Net18的车道线检测模型。在输入图片之前,对数据集进行了数据筛选和数据增强的预处理。车道线特征提取采用融合改进Res Net18网络和Transformer模块的TF-Res Net18网络结构。首先改进了Res Net18网络,降低了各模块的通道数量,初步得到车道线的细节特征。然后结合Transformer编解码模块结构,在车道线严重遮挡、光照强烈等环境下,通过自我注意力层可以有效地学习车道线上下文信息。最后使用FNNs模块直接预测模型参数。其在Tusimple数据上的准确率为96.28%,错检率FP值为0.0282;同时在经过人工筛选后的CULane数据集上的F-meature值为85.2,验证了本文TF-Res Net18网络在多车道线检测中的有效性。
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