【摘 要】
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针对传统3D车道线检测算法在道路远处检测精度不佳的问题,提出了一种基于Transformer框架和卷积神经网络结合的3D车道线检测算法.该算法首先利用车载前景摄像头获取车辆视角的道路正视图,然后通过投影变换将正视图投影到俯视图视角,之后将不同视角和不同分辨率特征图融合之后作为Transformer网络输入.在Transformer网络中包含两个用于提取不同分辨率特征图的Transformer框架,用于实现对道路远处车道线的语义识别和精确定位,实现车道线的精准检测.实验结果表明,该方法在复杂道路场景下的3D
【机 构】
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四川大学电子信息学院,成都 610065
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针对传统3D车道线检测算法在道路远处检测精度不佳的问题,提出了一种基于Transformer框架和卷积神经网络结合的3D车道线检测算法.该算法首先利用车载前景摄像头获取车辆视角的道路正视图,然后通过投影变换将正视图投影到俯视图视角,之后将不同视角和不同分辨率特征图融合之后作为Transformer网络输入.在Transformer网络中包含两个用于提取不同分辨率特征图的Transformer框架,用于实现对道路远处车道线的语义识别和精确定位,实现车道线的精准检测.实验结果表明,该方法在复杂道路场景下的3D车道线识别率可达到目前的先进水平.
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