【摘 要】
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为解决现有方法在复杂环境中检测精度低的问题，本文提出了一种基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测算法。首先搭建双特征提取网络，获取不同尺度的特征图，提取更有效的特征，提高模型在复杂环境下的特征提取能力。然后构建了跨通道联合注意力模块，提高模型对车道线细节的关注度，抑制无用信息。最后结合改进的空洞空间金字塔池化模块增大图像感受野，提高模型对上下文信息的利用率，以强化算法的检测能力。经实验验证，本
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61702347，62027801）； 河北省自然科学基金项目（F2022210007，F2017210161）； 河北省高等学校科学技术研究项目（ZD2022100，QN2017132）； 中央引导地方科技发展资金项目（226Z0501G）；
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为解决现有方法在复杂环境中检测精度低的问题，本文提出了一种基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测算法。首先搭建双特征提取网络，获取不同尺度的特征图，提取更有效的特征，提高模型在复杂环境下的特征提取能力。然后构建了跨通道联合注意力模块，提高模型对车道线细节的关注度，抑制无用信息。最后结合改进的空洞空间金字塔池化模块增大图像感受野，提高模型对上下文信息的利用率，以强化算法的检测能力。经实验验证，本文算法在CULane数据集上的F1-measure达到了72.43%，相比于基线模型提升了4.03%，在复杂的场景中对车道线进行检测时，效果提升明显。
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