基于视觉的车道线检测技术研究

发布时间：2020-02-17 23:59

【摘要】：随着人工智能技术的发展,无人驾驶、自动驾驶以及先进驾驶辅助系统都成为当前的研究热点,而车道线检测任务则是其中重要的一环。在实际应用场景中下,由于天气变化、光照变化以及不同的地形、路况等原因,车道线的高精度检测非常具有挑战性。通常车道线检测算法需要在车载端运行,因此该算法不仅对准确性有一定要求,也需要保证实时性。为此,本文围绕车道线检测技术展开研究,采用卷积神经网络等技术,提出了一种新的车道线检测算法FastLane,它可以检测不固定数量的车道线,并能同时保证准确性和实时性。论文的主要工作如下:1)针对车道线随距离增加而导致检测准确率降低的问题,本文采取了逆透视变换的预处理方法,将图片逆透视变换至俯视图,从而可以用语义分割加上简单的后处理代替费时的实例分割或者聚类实例化方法,提高算法速度。2)针对车道线在俯视图上的几何特性,本文设计了一种多尺度、实时的二分类语义分割网络结构。该模型采用空洞卷积与多尺度特征融合,在多尺度语义特征的指导下结合底层特征得到精确分割结果。同时对网络结构进行了优化,提高运行速度。3)结合前面的逆透视变换和语义分割,本文提出了一种车道线检测算法FastLane。FastLane算法首先通过自学习逆透视变换,再利用二值语义分割网络分割图像,最后通过后处理得到车道线方程。论文在实际路况数据集和开源数据集TuSimple上对于FastLane算法进行了充分的实验与分析,验证了算法的有效性。与其他车道线检测方法对比,FastLane算法不仅可以做到实时的车道线检测,而且能够检测任意数量的车辆线,在交通应用场景中具有实际意义。
【图文】：

图２－１邋Ｍ－Ｐ神经元模型逡逑如图２－１所示，Ｍ－Ｐ神经元模型中，yL经元接收来自ｎ个其他yL经元传递逡逑

多层前馈神经网络
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP183;TP391.41;U495

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