车道线语义分割神经网络基于边缘特征融合和跨连接
本文介绍了一种基于边缘特征融合和跨连接的车道线语义分割神经网络,旨在解决自动驾驶中的车道线检测问题。该网络通过将车道线分割为不同的区域,每个区域具有对应的车道线类型标签,从而实现车道线的端到端检测。
神经网络架构
该网络基于编码器-解码器框架,首先构建了一个结构较为简单的基础网络。为了更好地检测车道线,作者并联了一个边缘特征提取子网络到基础网络的编码器中。边缘特征提取子网络的结构与基础网络的编码器相同,其输入是对车道线图像进行 Sobel 滤波的结果。这样可以增强车道线的特征。
在解码器中,作者建立了从编码器到解码器对称位置的跨连接,以便更好地利用编码器和解码器之间的语义层级关系。在解码器逐层上采样的过程中,融合编码器对应尺寸的特征图,从而提高车道线分割性能。
实验结果
在 TSD-Lane 车道线检测数据集上的实验表明,基于边缘特征融合和跨连接的神经网络的分割性能得到了较为显著的提高。该网络能够在确定车道线位置的同时,区分黄线或白线、虚线或实线。在计算资源充足的前提下,该网络能够达到实时的检测速度。
技术要点
1. 边缘特征融合:通过将边缘特征图和原始特征图融合,增强车道线的特征。
2. 跨连接:建立从编码器到解码器对称位置的跨连接,以便更好地利用编码器和解码器之间的语义层级关系。
3. 语义分割:将车道线分割为不同的区域,每个区域具有对应的车道线类型标签。
应用场景
1. 自动驾驶:该网络可以应用于自动驾驶系统,帮助检测车道线的位置、颜色和类型。
2. 计算机视觉:该网络可以应用于计算机视觉领域,帮助检测和识别图像中的车道线。
结论
基于边缘特征融合和跨连接的车道线语义分割神经网络能够实现车道线的端到端检测,具有较好的车道线分割性能和实时的检测速度。该网络可以应用于自动驾驶和计算机视觉领域,帮助提高检测和识别的准确性。