基于特征关联的车道线检测算法

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       作者：王朝京，刘彪 ，刘国豪等 来源：《北京交通大学学报》 编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 原文：https://jdxb.bjtu.edu.cn/CN/10.11860/j.issn.1673-0291.20220088 摘要： 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Tusimple数据集上对网络进行训练与对比实验。 研究结果表明：C-Net的准确率能够达到96.52%，且误检、漏检率较低， ………………………………