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目的为解决实时车辆驾驶中因物体遮挡、光照变化和阴影干扰等多场景环境影响造成的车道线检测实时性和准确性不佳的问题,提出一种引入辅助损失的车道线检测模型。方法该模型改进了有效的残差分解网络(effcient residual factorized network,ERFNet),在ERFNet的编码器之后加入车道预测分支和辅助训练分支,使得解码阶段与车道预测分支、辅助训练分支并列,并且在辅助训练分支的卷积层之后,利用双线性插值来匹配输入图像的分辨率,从而对4条车道线和图像背景进行分类。通过计算辅助损失,