基于特征关联的车道线检测算法OACSCDCSTPCD
Lane detection algorithm based on feature correlation
针对车道线检测任务中车道线细长且易被遮挡的特点,提出基于编码器解码器结构的实例分割网络——交叉卷积网络(Cross Convolution Net,C-Net),实现车道线的检测识别.首先,提出一种基于交叉卷积的特征关联机制,通过对下采样后的特征图进行连续两次的交叉卷积操作,建立单个特征点与全局特征之间的联系,增大特征图的感受野,以提高网络的推理能力.其次,采用5个双通道上采样模块对交叉卷积后的特征图进行上采样,得到车道线实例分割结果.最后,在T…查看全部>>
Addressing the challenges posed by the elongated and easily occluded nature of lane lines in lane de-tection tasks,this study introduces the Cross Convolution Net(C-Net),an instance segmentation network structured on an encoder-decoder architecture,for effective lane detection and recognition.Firstly,a feature as-sociation mechanism based on cross convolution is proposed.Through two consecutive cross-convolution op-erations on the down-sampled feature map,a …查看全部>>
王朝京;刘彪;刘国豪;边浩毅
北京交通大学 电气工程学院,北京 100044北京交通大学 电气工程学院,北京 100044中国能源建设集团山西省电力勘测设计院有限公司,太原 030000浙江机电职业技术学院 智慧交通学院,杭州 310053
计算机与自动化
深度学习卷积神经网络车道线检测交叉卷积
deep learningconvolutional neural networklane detectioncross convolution
《北京交通大学学报》 2023 (5)
34-39,6
国家自然科学基金(L201021)浙江省科技厅软科学项目(2021C25005)浙江省交通运输厅科技计划项目(2021032) National Natural Science Foundation of China(L201021)Soft Science Research Project of Zhejiang Province(2021C25005)Science and Technology Project of Zhejiang Provincial Department of Transportation(2021032)
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