基于语义分割与实例分割融合的车道线检测方法研究

前言

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  大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

  🎯基于语义分割与实例分割融合的车道线检测方法研究

选题意义背景

  随着经济发展与社会水平的提高，汽车已经成为大部分人的日常出行工具。据最新统计，截止到2025年初，我国机动车保有量已超过4.2亿辆，其中汽车保有量接近3.2亿辆，且汽车数量仍在持续增长。这种快速增长的汽车保有量在便利人们出行的同时，也带来了严峻的交通安全挑战。如何减少交通事故的发生频率，保障驾驶人与路人的生命安全，成为当前亟待解决的重要问题。驾驶辅助系统主要通过车载传感器获取道路相关信息，经一系列处理后，产生相应反馈信号，控制汽车或者提醒驾驶员安全驾驶。研究表明，配备完善驾驶辅助系统的车辆能够显著降低交通事故发生率，提高道路行驶的安全性。而在驾驶辅助系统中，环境感知算法是其核心组成部分，车道线检测技术更是环境感知算法的关键模块。

  车道线检测技术主要通过对车载视觉传感器采集到的周围道路环境图像进行车道线特征提取，进而确认各车道线准确位置，最后引导车辆行驶在正确的车道上。在自动驾驶和驾驶辅助系统中，准确的车道线检测是实现车道保持、车道偏离预警等功能的基础。如果检测出的车道线不够准确，就会导致驾驶辅助系统的误判，进而影响整个系统的稳定性，甚至可能引发安全事故。因此，研究出准确有效的车道线检测算法对于加强驾驶辅助系统的稳定性，减少交通事故，降低交通安全风险具有重要的现实意义。

  然而，车道线检测在实际应用中面临着诸多挑战。首先，道路环境复杂多变，存在车道线被遮挡、车道线严重磨损甚至不存在车道线的情况，这使得检测到完整的车道线变得困难。其次，环境因素如雨雪天气、光照不足或过于强烈等，会导致车载视觉传感器收集到的图像背景产生较大变化，从而影响车道线检测的精度。此外，车道线检测还需要满足实时性要求，以确保系统能够及时响应道路变化。为了在复杂环境下保证车道线检测的准确性，往往需要设计更加复杂的算法，但这又会降低系统的运行效率，导致准确性与实时性难以兼顾的问题。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的车道线检测方法逐渐成为研究热点。与传统的基于图像处理的车道线检测方法相比，深度学习方法具有更强的特征学习能力和环境适应性，能够在复杂环境下取得更好的检测效果。特别是卷积神经网络在图像处理领域的广泛应用，为车道线检测技术的发展提供了新的技术路径。

数据集

  本研究主要采用Tusimple数据集作为实验数据，该数据集是图森未来为研究自动驾驶关键算法和解决方法所创建的一个公开数据集，在车道线检测算法的验证中被广泛使用。Tusimple数据集具有数据量大、场景多样、标注准确等特点，能够很好地满足车道线检测算法研究的需求。Tusimple数据集总共包含训练集标注图片3626张，测试集标注图片2782张。这些图片均来自真实道路场景，涵盖了多种不同的道路环境和天气条件，包括常规直线车道、常规曲线车道、阴影路面、污损路面、遮挡情况以及强曝光等复杂场景。这种多样化的数据集能够有效检验算法在各种实际场景下的性能表现。

  为了进行网络训练，需要对原始数据集进行预处理。预处理的主要步骤包括数据格式转换、数据增强和数据分割等。首先，通过图森未来提供的车道线标记JSON文件，将训练集原始图像转换为适合网络训练的标签图像。具体来说，对于语义分割任务，将原始图像转换为二值图像，其中车道线像素值为255，背景像素值为0；对于实例分割任务，则需要生成实例分割图像，为不同的车道线实例分配不同的像素值。数据增强是提高模型泛化能力的重要手段。考虑到车道线检测的特点，本研究采用了多种数据增强策略，包括随机翻转、随机旋转、亮度调整、对比度调整和裁剪等。这些数据增强方法能够有效扩充训练数据集的规模，提高模型对不同光照条件和道路环境的适应性。

  在数据分割方面，为了确保模型训练的有效性和评估的准确性，将Tusimple训练集中的3626张图片按9:1的比例分为训练集和验证集。其中，训练集包含3263张图片，用于模型的训练；验证集包含363张图片，用于在训练过程中评估模型性能并进行超参数调整。测试集中的2782张图片则用于最终评估模型的性能。为了进一步验证算法的鲁棒性和泛化能力，研究中还考虑了使用其他公开数据集进行交叉验证，如CULane数据集和LLAMAS数据集。这些数据集具有不同的场景特点和标注方式，可以从多个角度评估算法的性能表现。在数据预处理过程中，需要特别注意数据的质量控制。对于一些质量较差的图像，如严重模糊、过曝光或标注不准确的图像，需要进行筛选和修正，以确保训练数据的可靠性。此外，为了提高数据处理的效率，可以使用并行计算和批处理等技术，加速数据预处理的过程。

功能模块介绍

车道线检测模块

  整个车道线检测系统的核心组成部分，主要负责对输入图像进行语义分割，实现车道线的准确检测。该模块基于Deeplabv3+模型进行改进，针对车道线检测任务的特点，从多个方面对原模型进行了优化，以提高检测的准确性和实时性。采用轻量化网络MobilenetV2替代原Deeplabv3+模型的主干网络。MobilenetV2具有倒残差结构和线性瓶颈结构，能够在保持较好特征提取能力的同时，大幅减少模型的参数量和计算量。在主干网络与ASPP模块之间引入了全局注意力机制GAM。注意力机制能够使网络更加关注与任务相关的有效信息，提高特征提取的效率和准确性。GAM由通道注意力模块和空间注意力模块构成，通过对特征图的通道维度和空间维度进行加权，加强了对车道线特征的提取能力。为了减少计算量，研究中使用采样率为3的3×3空洞卷积代替了原始GAM中的7×7卷积，在保证感受野基本不变的情况下，进一步提高了算法的实时性。

  对ASPP结构进行了改进。原ASPP结构虽然使用了多个不同采样率的空洞卷积层，但这些空洞卷积层之间缺乏联系，感受野范围有限。研究中受DenseNet的启发，将不同采样率的空洞卷积层输入与输出密集连接起来，并增加了一个采样率为3的空洞卷积层，使模型能够获取更密集的感受野范围。同时，为了控制参数量，在每个空洞卷积层前添加了1×1卷积用于调整通道数。改进后的ASPP结构能够更好地提取多尺度特征，提高车道线检测的准确性。对解码部分进行了改进。原模型在解码部分只使用了block2输出的特征图与ASPP模块的输出特征图进行融合预测，导致预测图像存在部分车道线缺失的问题。研究中将模型中未利用的block3和block4输出的语义特征图也纳入解码过程，通过特征融合的方式，使模型能够更好地利用不同层级的语义信息，从而生成更加完整准确的预测结果。

车道线实例分割模块

  为了应对车道线数目变化的问题，研究设计了基于双分支网络结构的车道线实例分割模块。该模块以改进Deeplabv3+模型为基础，构建了双分支网络结构，能够实现对不同数量车道线的准确分割和识别。双分支网络结构，包括分割分支和嵌入分支两个部分。两个分支共享改进Deeplabv3+模型的编码器部分，但采用不同的解码器结构。分割分支的主要功能是输出车道线的二值分割图像，用于定位车道线的位置；嵌入分支则输出车道线像素点的嵌入向量图，用于区分不同的车道线实例。在网络训练过程中，针对两个分支的不同特点，设计了不同的损失函数。对于分割分支，由于车道线在图像中占比较小，属于极度不平衡的二分类问题，因此采用Focal loss作为损失函数。Focal loss通过引入调节因子，能够有效解决类别不平衡问题，使模型更加关注难分类的车道线像素。对于嵌入分支，则设计了由方差损失和距离损失组成的复合损失函数。方差损失的作用是使同一车道线的像素嵌入向量距离尽可能小，距离损失的作用是使不同车道线的像素嵌入向量距离尽可能大，从而为后续的聚类操作提供良好的基础。

  在推理阶段，该模块首先通过分割分支获取车道线的二值分割图像，然后通过嵌入分支获取像素点的嵌入向量，最后使用DBSCAN聚类算法对嵌入向量进行聚类，实现车道线的实例分割。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，具有对噪声点鲁棒性强、无需预先知道聚类簇数量、适用于任何形状聚类等优点，非常适合车道线实例分割任务。在Tusimple数据集上进行了实验验证，取得了F1分数97.77%、帧率30.28fps的良好性能。与其他先进的车道线检测算法相比，该模块在保持较高检测精度的同时，能够有效应对车道线数目变化的情况，具有更强的适应性和灵活性。

车道线检测软件界面模块

  为了实现车道线检测技术的可视化和实际应用，研究基于PyQt5框架设计了车道线检测软件界面模块。该模块提供了友好的用户界面，使用户能够方便地选择图像、选择检测模型并查看检测结果。主要实现了三个核心功能：上传待检测图像、选择检测模型和检测车道线。用户可以通过软件界面打开电脑文件夹，自由选择需要检测的图像；可以在集成的算法中选择适合的检测模型；还可以点击检测按钮，获取车道线检测结果并在界面中显示。软件界面采用了简洁直观的设计风格，分为主界面和检测子界面两个部分。主界面包含“检测”和“关闭”两个按钮，用户可以通过点击“检测”按钮进入检测子界面，或通过点击“关闭”按钮退出程序。检测子界面则包含三个功能按钮和两个图像显示区域，用户可以在该界面完成整个检测流程。

算法理论

卷积神经网络基础理论

  卷积神经网络是深度学习中用于处理图像数据的重要模型，其核心特性包括局部连接、权值共享和变换不变性。局部连接是指每个神经元仅与输入的局部区域连接，这不仅可以减少网络的参数量，还可以使网络更加关注局部特征。权值共享是指在卷积操作中，卷积核在不同位置使用相同的权值，这使得无论特征位于输入的任何位置，网络都可以提取出相同类型的特征。变换不变性则保证了当输入发生平移、缩放、旋转等变换时，卷积神经网络能够产生相应的输出，保持与输入的变换性质一致。

  卷积神经网络通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。输入层负责接收原始图像数据并进行预处理；卷积层是网络的核心，通过卷积操作提取图像特征；池化层用于进行下采样，减少特征图的维度，防止过拟合；全连接层将高维特征映射为一维特征向量，实现特征的分类；输出层则根据任务需求输出最终的预测结果。在车道线检测任务中，卷积神经网络能够自动学习车道线的特征表示，无需人工设计特征提取器。通过训练数据的学习，网络能够逐渐掌握车道线在不同场景下的特征模式，从而实现准确的检测。

语义分割与实例分割理论

  语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是将图像中的每个像素分配到对应的类别中。在车道线检测中，语义分割可以将图像中的像素分为车道线和背景两个类别，从而实现车道线的定位。语义分割的主要挑战在于需要保持空间分辨率的同时，提取足够的上下文信息。Deeplabv3+是一种先进的语义分割模型，采用编码器-解码器结构。编码器部分负责提取图像的特征表示，解码器部分则负责恢复空间分辨率，生成最终的分割结果。编码器包括主干网络和ASPP模块，主干网络用于提取多级特征，ASPP模块则通过多个不同采样率的空洞卷积层，提取多尺度特征。解码器部分则通过特征融合的方式，将低级特征与高级特征结合，生成精细的分割结果。

  实例分割则是语义分割的进一步延伸，不仅需要对像素进行类别标注，还需要区分同一类别的不同实例。在车道线检测中，实例分割可以将不同的车道线区分开来，解决车道线数目变化的问题。实例分割的主要方法包括基于Mask R-CNN的两阶段方法和基于嵌入学习的方法。本研究采用的双分支网络结构属于基于嵌入学习的方法，通过一个分支进行语义分割，另一个分支学习像素级别的嵌入表示，然后通过聚类实现实例分割。

注意力机制理论

  注意力机制是深度学习中的一种重要技术，其思想来源于人类的视觉注意力机制，能够使网络更加关注与任务相关的重要信息。在图像处理中，注意力机制主要分为通道注意力、空间注意力和混合注意力三种类型。通道注意力机制从通道维度理解特征图，为不同通道赋予不同的权重，使网络更加关注重要的通道。空间注意力机制则从空间维度考虑特征图中有效信息之间的关系，通过对不同空间区域分配不同的注意力权重，使网络更加关注有效信息所在的区域。混合注意力机制则将通道注意力和空间注意力结合起来，从多个维度增强特征表示。

  本研究中使用的GAM是一种全局注意力机制，由通道注意力模块和空间注意力模块组成。通道注意力模块通过多层感知器学习通道之间的相关性，为不同通道分配权重；空间注意力模块则通过卷积操作融合空间信息，为不同空间区域分配权重。通过GAM的引入，网络能够更加有效地提取车道线的特征信息，提高检测的准确性。

损失函数设计理论

  损失函数是深度学习模型训练的重要组成部分，用于衡量模型预测结果与真实值之间的差距。在车道线检测任务中，由于车道线在图像中占比较小，属于不平衡的数据分布，因此需要选择适合的损失函数。交叉熵损失函数是分类任务中常用的损失函数，但其在处理不平衡数据时效果不佳。Focal loss通过引入调节因子，能够有效解决类别不平衡问题，使模型更加关注难分类的样本。Dice loss则常用于语义分割任务，能够缓解前景和背景不平衡带来的消极影响。在本研究中，针对不同的任务需求，分别设计了不同的损失函数。对于语义分割任务，采用Dice loss和交叉熵损失的组合；对于分割分支，采用Focal loss；对于嵌入分支，则设计了由方差损失和距离损失组成的复合损失函数。

聚类算法理论

  聚类算法是一种无监督学习方法，其目标是将相似的数据点聚为一类，不同的数据点分为不同的类。在车道线实例分割中，聚类算法用于将嵌入向量相似的像素点聚为一类，从而区分不同的车道线实例。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，其核心思想是将足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇。DBSCAN的主要参数包括eps和minPts，通过这两个参数可以控制聚类的密度和规模。DBSCAN具有以下优点：一是对噪声点具有较强的鲁棒性；二是无需预先知道簇的数量；三是可以发现任意形状的簇。这些特点使得DBSCAN非常适合车道线实例分割任务，能够有效处理车道线形状变化和噪声干扰的问题。

核心代码介绍

改进Deeplabv3+模型的实现

  以下是改进Deeplabv3+模型的核心代码实现。该部分代码主要包括模型的整体结构定义、主干网络的替换以及注意力机制的引入等。

class DeepLabV3Plus:
    def __init__:
        super.__init__
        # 使用MobileNetV2作为主干网络
        self.backbone = MobileNetV2
        
        # 引入GAM注意力机制
        self.gam = GAM
        
        # 改进的ASPP模块
        self.aspp = ImprovedASPP
        
        # 低层次特征处理
        self.low_level_feature_conv = nn.Conv2d
        self.low_level_feature_bn = nn.BatchNorm2d
        self.relu = nn.ReLU
        
        # 解码部分
        self.decoder_conv1 = nn.Conv2d
        self.decoder_bn1 = nn.BatchNorm2d
        self.decoder_conv2 = nn.Conv2d
        self.decoder_bn2 = nn.BatchNorm2d
        self.output_conv = nn.Conv2d
        
        # 额外特征层处理
        self.mid_level_feature_conv = nn.Conv2d
        self.mid_level_feature_bn = nn.BatchNorm2d
        
    def forward:
        # 主干网络特征提取
        x, low_level_feat, mid_level_feat, high_level_feat = self.backbone
        
        # 应用GAM注意力机制
        x = self.gam
        
        # ASPP处理
        x = self.aspp
        
        # 处理低层次特征
        low_level_feat = self.low_level_feature_conv
        low_level_feat = self.low_level_feature_bn
        low_level_feat = self.relu
        
        # 处理中层特征并与低层特征融合
        mid_level_feat = self.mid_level_feature_conv
        mid_level_feat = self.mid_level_feature_bn
        mid_level_feat = self.relu
        mid_level_feat = F.interpolate[2:], 
                                      mode='bilinear', align_corners=True)
        low_level_feat = low_level_feat + mid_level_feat
        
        # 上采样ASPP输出
        x = F.interpolate[2:], mode='bilinear', align_corners=True)
        
        # 特征融合
        x = torch.cat, dim=1)
        
        # 解码处理
        x = self.decoder_conv1
        x = self.decoder_bn1
        x = self.relu
        x = self.decoder_conv2
        x = self.decoder_bn2
        x = self.relu
        
        # 输出预测
        x = self.output_conv
        x = F.interpolate, mode='bilinear', align_corners=True)
        
        return x

• 定义了改进后的Deeplabv3+模型结构。与原始模型相比，主要进行了四处关键改进：首先，使用MobileNetV2替代了原有的Xception或ResNet主干网络，大大减少了模型的参数量和计算量；其次，在主干网络和ASPP模块之间引入了GAM注意力机制，增强了特征提取能力；第三，使用了改进的ASPP模块，能够获取更密集的感受野；最后，在解码部分融合了中层特征和低层特征，使预测结果更加完整准确。整个模型采用了编码器-解码器结构，能够有效平衡特征提取和空间分辨率恢复，适合车道线检测任务的需求。

GAM注意力机制的实现

  以下是GAM注意力机制的核心代码实现。该部分代码定义了通道注意力模块和空间注意力模块的具体实现方式。

class GAM:
    def __init__:
        super.__init__
        # 通道注意力模块
        self.channel_attention = nn.Sequential,
            nn.ReLU,
            nn.Linear,
            nn.Sigmoid
        )
        
        # 空间注意力模块，使用空洞卷积替代7x7卷积
        self.spatial_attention = nn.Sequential,
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU,
            nn.Conv2d,
            nn.BatchNorm2d,
            nn.Sigmoid
        )
    
    def forward:
        batch_size, channel, height, width = x.size
        
        # 通道注意力
        channel_att = torch.mean).view
        channel_att = self.channel_attention.view
        x = x * channel_att
        
        # 空间注意力
        spatial_att = self.spatial_attention
        x = x * spatial_att
        
        return x

• 实现了GAM注意力机制，该机制由通道注意力模块和空间注意力模块两部分组成。通道注意力模块通过全局平均池化将特征图压缩为通道向量，然后通过两层全连接层学习通道间的相关性，为每个通道分配不同的权重。空间注意力模块则使用两个3×3的空洞卷积替代原始GAM中的7×7卷积，在保证感受野基本不变的同时减少了参数量。这种设计能够同时从通道和空间两个维度增强特征表示，使网络更加关注与车道线相关的信息。

改进ASPP模块的实现

  以下是改进ASPP模块的核心代码实现。该部分代码实现了密集连接的空洞卷积结构。

class ImprovedASPP:
    def __init__:
        super.__init__
        
        # 1x1卷积
        self.conv1 = nn.Sequential,
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU
        )
        
        # 不同采样率的空洞卷积
        self.conv3_1 = nn.Sequential,  # 调整通道数
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU,
            nn.Conv2d,
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU
        )
        
        self.conv3_2 = nn.Sequential,  # 输入包含前一层输出
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU,
            nn.Conv2d,
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU
        )
        
        self.conv3_3 = nn.Sequential,  # 输入包含前两层输出
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU,
            nn.Conv2d,
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU
        )
        
        self.conv3_4 = nn.Sequential,  # 输入包含前三层输出
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU,
            nn.Conv2d,
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU
        )
        
        # 最终的1x1卷积用于通道压缩
        self.final_conv = nn.Sequential,
            nn.BatchNorm2d,
            nn.ReLU,
            nn.Dropout
        )
    
    def forward:
        # 保存原始输入
        x_original = x
        
        # 1x1卷积
        x1 = self.conv1
        
        # 采样率为3的空洞卷积
        x3_1 = self.conv3_1
        
        # 采样率为6的空洞卷积，输入包含前一层输出
        x_concat_2 = torch.cat
        x3_2 = self.conv3_2
        
        # 采样率为9的空洞卷积，输入包含前两层输出
        x_concat_3 = torch.cat
        x3_3 = self.conv3_3
        
        # 采样率为12的空洞卷积，输入包含前三层输出
        x_concat_4 = torch.cat
        x3_4 = self.conv3_4
        
        # 连接所有输出
        x_concat = torch.cat
        
        # 最终的通道压缩
        x = self.final_conv
        
        return x

• 实现了改进的ASPP模块，与原始ASPP模块相比，主要进行了两处关键改进：首先，增加了一个采样率为3的空洞卷积层，使感受野分布更加密集；其次，采用了密集连接的方式，每个空洞卷积层的输入不仅包括原始特征图，还包括前面所有层的输出。为了控制参数量，在每个空洞卷积层前都添加了1×1卷积用于调整通道数。这种设计能够使模型获取更丰富的多尺度特征信息，提高对车道线的感知能力，特别是对于不同宽度和长度的车道线，能够有更好的检测效果。

重难点和创新点

技术重难点

  本研究的技术难点主要集中在以下几个方面：

• 如何实现车道线检测的准确性与实时性的平衡是一个关键难点。传统的车道线检测算法往往在这两方面难以兼顾，复杂的算法虽然能够提高检测精度，但会降低处理速度；而简单的算法虽然速度快，但精度难以保证。为了解决这一问题，研究通过替换主干网络、优化网络结构、引入注意力机制等多种手段，在保证检测精度的同时，尽可能提高算法的实时性能。

• 如何应对复杂多变的道路环境是另一个重要挑战。实际道路环境中，车道线可能存在磨损、遮挡、模糊等情况，同时还会受到光照变化、天气条件等因素的影响。为了提高算法的鲁棒性，研究采用了数据增强、多尺度特征提取、注意力机制等方法，使模型能够更好地适应不同的道路环境。

• 如何解决车道线数目变化的问题也是一个技术难点。传统的语义分割方法在处理车道线检测时，往往需要预先定义车道线的数目，无法应对实际道路中车道线数目变化的情况。为了解决这一问题，研究采用了基于实例分割的方法，通过双分支网络结构和聚类算法，实现了对不同数量车道线的准确检测。

  最后，如何设计合适的损失函数也是一个关键挑战。由于车道线在图像中占比较小，属于极度不平衡的数据分布，传统的损失函数可能导致模型偏向于预测背景，忽略车道线。为了解决这一问题，研究针对不同的任务需求，设计了专门的损失函数，如Focal loss、方差损失和距离损失等，以提高模型对车道线的识别能力。

创新点

  本研究的主要创新点包括以下几个方面：

  第一，提出了基于改进Deeplabv3+模型的车道线检测算法。通过将MobilenetV2作为主干网络，大幅降低了模型的参数量和计算量；通过引入GAM注意力机制，增强了模型对有效特征的提取能力；通过改进ASPP模块，采用密集连接的方式，使模型能够获取更密集的感受野；通过改进解码部分，融合多层特征，提高了预测结果的完整性和准确性。

  第二，提出了基于双分支网络结构的车道线实例分割算法。该算法以改进Deeplabv3+模型为基础，构建了分割分支和嵌入分支两个分支，分别用于输出车道线的二值分割图像和像素点嵌入向量。通过设计专门的损失函数，使同一车道线的像素嵌入向量距离小，不同车道线的像素嵌入向量距离大；通过DBSCAN聚类算法，实现了对不同数量车道线的准确分割和识别。该算法能够有效应对车道线数目变化的情况，具有更强的适应性和灵活性。

• 设计了基于PyQt5的车道线检测软件界面。该界面集成了上述两种检测算法，提供了友好的用户交互，使用户能够方便地选择图像、选择检测模型并查看检测结果。该软件界面的设计充分考虑了用户的使用需求，操作简单明了，界面友好美观，为算法的实际应用提供了便利。

• 系统地研究了不同改进方法对算法性能的影响。通过消融实验，分别验证了替换主干网络、引入注意力机制、改进ASPP模块和改进解码部分等改进方法的有效性，并分析了各方法对算法准确性和实时性的影响。这种系统的分析方法为后续相关研究提供了参考。

总结

  本研究深入探索了基于深度学习的车道线检测技术，针对车道线检测中准确性与实时性难以兼顾的问题，以及车道线数目变化的问题，提出了相应的解决方案，并将其应用于实际场景中。

• 本研究提出了基于改进Deeplabv3+模型的车道线检测算法。通过替换主干网络、引入注意力机制、改进ASPP模块和改进解码部分等多种手段，显著提高了算法的准确性和实时性。

• 针对车道线数目变化的问题，本研究提出了基于双分支网络结构的车道线实例分割算法。该算法采用分割分支和嵌入分支的双分支结构，通过设计专门的损失函数和聚类算法，实现了对不同数量车道线的准确检测。

• 本研究设计了基于PyQt5的车道线检测软件界面，集成了上述两种检测算法，提供了友好的用户交互。该软件界面操作简单明了，功能完善，能够满足实际应用的需求。

  通过本研究的工作，可以得出以下结论：

1. 基于深度学习的车道线检测方法在准确性和鲁棒性方面明显优于传统的基于图像处理的方法，能够更好地应对复杂多变的道路环境。

2. 通过对现有深度学习模型的改进和优化，可以有效提高算法的性能，实现准确性与实时性的良好平衡。

3. 基于实例分割的方法能够有效解决车道线数目变化的问题，具有更强的适应性和灵活性。

4. 将车道线检测算法与用户界面结合，可以提高算法的实用性，为实际应用提供便利。

  尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处。例如，实验中使用的数据集主要集中在Tusimple数据集，缺乏对其他数据集的广泛验证；车道线检测软件的功能还比较单一，缺乏更多的高级功能。在未来的研究中，可以进一步扩大数据集的范围，对算法进行更全面的验证；可以丰富软件功能，如添加视频检测、模型训练等功能；还可以探索将算法部署到嵌入式设备上，实现真正的实时检测。

参考文献

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