【摘 要】
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车道线检测技术是智能交通技术发展的关键技术之一,在很多新型汽车上已经预装了包括车道线检测的高级辅助驾驶技术,可以满足一些基本需求。在正常的道路场景中,很多技术能够取得良好的检测效果,但是实际的道路场景是包括车道线磨损、阴雨天气、眩光等因素,业界很多学者也已将目光转移到这类场景下的检测。其中深度学习方法在车道线检测领域表现出更高的精度和鲁棒性,为更多场景的车道线检测提供了可能。所以,本文基于深度学习
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车道线检测技术是智能交通技术发展的关键技术之一,在很多新型汽车上已经预装了包括车道线检测的高级辅助驾驶技术,可以满足一些基本需求。在正常的道路场景中,很多技术能够取得良好的检测效果,但是实际的道路场景是包括车道线磨损、阴雨天气、眩光等因素,业界很多学者也已将目光转移到这类场景下的检测。其中深度学习方法在车道线检测领域表现出更高的精度和鲁棒性,为更多场景的车道线检测提供了可能。所以,本文基于深度学习,针对不良视觉条件下的场景,尝试实现一种精确和实时的车道线检测技术。本文针对这类车道线的检测,主要从扩大感受野和引入自注意力机制两个方向着手,基于Spatial CNN的车道线检测算法,使用主干网络Large FOV和改进后的SCNN＿DURL来学习图像特征,并引入自注意力机制,提出了新的车道线检测模型。实验证明本文训练后的模型在CULane数据集的道路拥挤、道路眩光、路面有阴影、转弯路和夜间道路这5个场景的表现有最多3.39个点的提升。本文的主要工作如下:（1）自建小规模数据集,补充开源数据集的不良场景,因为是分辨率较低的3车道数据集,便于模型改进过程中的小规模训练和验证。实验发现很多模型在车道线模糊场景下效果下降明显,针对这类场景的研究是有必要的。（2）提出在SCNN＿DURL上使用空洞卷积,在不增加参数的情况下来扩大感受野;在卷积神经网络特征层嵌入编码器,从不同维度建立长距离的依赖而捕获全局的关键上下文信息。实验证明,该方法对CULane数据集的5个困难场景的检测有提升效果。（3）提出了双边并行更新取代原SCNN＿DURL的切片顺序更新,实验证明,改进后的模型比原Spatial CNN的单次检测耗时略有下降。
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