自动驾驶之车道线检测调研与实测

最新推荐文章于 2025-08-24 09:33:23 发布
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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习 #车道线检测

文章介绍了三种用于车道检测的深度学习算法：LaneNet利用Encoder-Decoder结构和Mean-Shift聚类，SCNN通过slice-by-slice卷积简化处理，Ultra-Fast-Lane-Detection则提供了更快的检测速度。它们分别在Tusimple和CULane数据集上进行了测试，讨论了性能、速度和适用场景。LaneNet在Xavier上的推理时间为0.05452s，SCNN为0.3740s，而Ultra-Fast-Lane-Detection达到31.6FPS。

一、LaneNet

1.1 主要过程

[Image]

  • inference，分上下两个分支，如图
    • Enocder-decoder stage: 图像空间编码为emb空间，方便聚类
    • Binary semantic segmentation stage：语义分割，区分背景与车道线，输出二值mask
  • 聚类阶段：根据E-Net阶段的结果，使用Mean-Shift算法实现聚类，获得实例分割结果.
  • Fit阶段：使用二次函数对实例分割结果进行拟合
    • 论文中阐述，以上输出的是每条车道线的像素集合。要根据这些像素点回归出一条车道线，传统方法是投射到BEV，然后用2阶/3阶多项式拟合，这时，变换矩阵H只计算一次，会导致非平面下的误差。因此使用H-Net以图像为输入，对每一帧预测一个含有6个参数的变换矩阵H。
    • 代码中，直接load的数据集提供的相关矩阵参数.

1.2 数据集

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