【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61803208）； 江苏省自然科学基金资助项目（BK20180726,BK20191371）；
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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.
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