基于实例分割的复杂环境车道线检测方法

• 作者: 杨淑琴 马玉浩 方铭宇 钱伟行 蔡洁萱 刘童
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 无人驾驶技术 车道线检测 实例分割 可变形卷积 特征金字塔网络
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机技术、信息工程|Computer Technology, Information Engineering
• 页码范围: 809-815,832
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2022.04.021

摘要

针对基于语义分割的车道线检测方法存在的特征表述模糊、语义信息利用率较低的问题,采用实例分割算法,提出基于改进混合任务级联(HTC)网络的车道线检测方法.基于HTC网络模型,在主干网络中引入可变形卷积,提升主干网络对复杂环境中车道线特征的提取能力.改进特征金字塔网络结构,在特征金字塔网络的基础上添加自底向上的低层特征传递路径,引入空洞卷积,在不损失车道线特征信息的情况下增加特征图感受野,利用低层特征中所包含的车道线的精确定位信息,提高车道线的检测精度.实验结果表明,改进HTC网络模型可以实现车道线特征的鲁棒提取,在复杂道路环境中可以获得较好的检测性能,有效提高了车道线检测精度.