【摘 要】
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我国在智能驾驶领域的研究上投入越来越多的精力,而智能驾驶中对车道线进行检测尤为重要。车道线检测在传统图像算法中的研究已接近饱和,但仍存在一些问题。一是场景迁移性较差,在不同的场景下需要重新标定车载摄像头中的参数;二是实时性较差,检测时达到的帧率较低,无法满足车辆在行驶过程中的实时性;三是曲线拟合效果较差,使用三阶B样条插值算法仍然存在欠拟合结果。因此,本文针对这些问题,选用深度学习方法进行车道线检
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我国在智能驾驶领域的研究上投入越来越多的精力,而智能驾驶中对车道线进行检测尤为重要。车道线检测在传统图像算法中的研究已接近饱和,但仍存在一些问题。一是场景迁移性较差,在不同的场景下需要重新标定车载摄像头中的参数;二是实时性较差,检测时达到的帧率较低,无法满足车辆在行驶过程中的实时性;三是曲线拟合效果较差,使用三阶B样条插值算法仍然存在欠拟合结果。因此,本文针对这些问题,选用深度学习方法进行车道线检测。采用实时性更高的YOLOV5进行检测,并在YOLOV5的结构和算法上进行改进。首先,在YOLOV5的结构上将主干层中的最后一层CSPnet结构改进为带有注意力机制的transformer模块,并将池化层SPP结构改进为Fast-SPP模块。其次,在YOLOV5的锚框机制方面改进为Center-based算法,通过计算像素点到锚框左上角顶点与右下角顶点的距离,判断是否为正样本,消除原机制中大量的超参,缩短回归时间。最后,将锚框回归损失函数改进为EIOU损失函数,采用Mosaic算法与mixup算法结合方式对数据进行增强,建立新的车道线检测模型。实验结果表明改进后的检测算法能够实现较为准确的车道线检测,与YOLOV5比较,其m AP增加了约13%。同时解决了传统算法中的场景迁移性差,实时性低,弯曲车道线欠拟合的问题。
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