【摘 要】
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车道线检测是自动驾驶和辅助驾驶系统中至关重要的任务之一。车道线是指导车辆行驶的重要标志,能够帮助车辆保持稳定的行驶轨迹,减少因偏离车道而导致的交通事故。因此,研究车道线检测具有重要的实用价值。然而,现实场景中车道线存在遮挡、破损、空间跨度较大以及光照条件等因素干扰,给车道线的检测带来了挑战。同时,车道线检测任务具有较高的实时性要求。针对上述问题,本文从基于行分类和分割的两个主流思想对车道线检测方法
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车道线检测是自动驾驶和辅助驾驶系统中至关重要的任务之一。车道线是指导车辆行驶的重要标志,能够帮助车辆保持稳定的行驶轨迹,减少因偏离车道而导致的交通事故。因此,研究车道线检测具有重要的实用价值。然而,现实场景中车道线存在遮挡、破损、空间跨度较大以及光照条件等因素干扰,给车道线的检测带来了挑战。同时,车道线检测任务具有较高的实时性要求。针对上述问题,本文从基于行分类和分割的两个主流思想对车道线检测方法进行研究,本文工作包括以下三部分:（1）针对车道线检测任务的实时性要求以及无视觉线索问题,提出基于融合注意力模块的行分类车道线检测方法。主分支中首先使用轻量级残差网络作为特征提取网络来减少计算量,在其部分层的残差块中引入可变形卷积,使卷积核形状自适应车道线形状,以获取车道线的细微结构,提高模型特征提取能力。其次,通过特征翻转融合模块利用车道线的水平对称性特征进行建模,并设计将高效通道注意力和改进的空间注意力模块进行串联构成融合注意力模块,引导网络获取空间上下文信息以理解全局语义信息,能够有效解决车道线缺损、遮挡等问题。最后使用基于行分类的快速检测方法输出检测结果。另外,辅助分支通过空间注意力模块捕获空间上的长距离信息关联,对图像进行逐像素语义分割,生成的结果用于辅助网络训练。实验结果表明,本方法在两个不同的数据集中,检测精度和速度两方面都取得了理想的效果。（2）为了解决一般的语义分割网络输出维度与预设分割目标类别数相等,因此无法应对不同道路上车道线数量变化的问题。对上述方法中辅助分支所使用基于语义分割的思想进行深入研究,提出基于空间特征聚合的车道线实例分割检测方法。该方法首先利用特征金字塔对所提取特征进行多尺度特征融合,获得局部细节和高层语义信息。同时,设计多尺度分解卷积扩大网络感受野,使网络能更好地提取车道线特征。其次,使用空间特征聚合模块捕获跨行列之间像素的空间关系,将这两个维度上的特征进行融合并增强。最后通过双分支的解码网络实现多车道线分割解码,并聚类像素点完成不同车道线的实例分割。该方法在大型多复杂场景数据集CULane上表现出良好的分割结果。（3）基于上述研究的方法,使用PyCharm2021.3和PyQt5框架开发了一个车道线检测系统,该系统集成了上述两个方法可供用户选择并完成对于图片和视频的检测。
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