深度学习方法实现车道线分割之二(自动驾驶车道线分割)

最新推荐文章于 2025-06-12 16:10:42 发布
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本文介绍了将深度学习应用于自动驾驶车道线分割，通过改进的SegNet结构，替代传统算法的手动滤波器调优。文章讨论了网络设计，包括最后层的3x3卷积核、Adam优化器以及均方误差损失函数。并展示了数据集样本、训练过程以及初步测试结果，表示未来将探索E-Net、实例分割和聚类算法以提升效果。

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看这篇文章需要大家先了解下
卷积、转置卷积与空洞卷积的区别,更有助于理解文中代码以及为何我会这么去实施我的project
1 原理
之前我曾采用传统方法实现了一下车道线检测,
https://blog.youkuaiyun.com/xiao__run/article/details/82746319
车道线检测是无人车系统里感知模块的重要组成部分。利用视觉算法的车道线检测解决方案是一种较为常见解决方案。视觉检测方案主要基于图像算法,检测出图片中行车道路的车道线标志区域。
高速公路上的车道线检测是一项具有挑战性的任务,由于车道线标志的种类繁多,车辆拥挤造成车道线标志区域被遮挡,车道线可能有腐蚀磨损的情况,以及天气等因素都能给车道线检测任务带来不小的挑战。过去,大部分车道线检测算法基本是通过卷积滤波方法,识别分割出车道线区域,然后结合霍夫变换、RANSAC等算法进行车道线检测,这类算法需要人工手动去调滤波算子,根据算法所针对的街道场景特点手动调节参数,工作量大且鲁棒性较差,当行车环境出现明显变化时,车道线的检测效果不佳。参考我的上一篇博文

 https://blog.youkuaiyun.com/xiao__run/article/details/82746319

本文基于传统车道线检测算法,结合深度学习技术,提出了一种使用深度神经网络,代替传统算法中手动调滤波算子,对高速公路上的车道线进行语义分割.基本结构就是采用segnet类似结构网络与分割车道线区间,基于fcn, se

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机器学习笔记 - 车道检测的几种深度学习方法
学以致用 知行合一
10-15 955
在任何情况下（锚或其他），如果您不预测掩码，您将直接预测数字。但什么数字呢？请注意“锚”这个词的使用……您以前在哪里见过这个词？是的！在物体检测中！在对象检测中，有时可以使用预定义边界框的锚点（行人通常是垂直的、很小的等等......）。在基于锚点的对象检测中，您的模型首先将锚框放置在各处。例如，如果检测行人，大多数这些框将是垂直框，并且您可以像先前一样使用该知识。然后，您可以预测检测到的边界框和锚框之间的“移位”或调整。
深度学习实战66-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图
微学AI的博客
12-07 2261
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战65-基于计算机视觉的自动驾驶技术，利用YOLOP模型实现车辆区域检测框、可行驶区域和车道线分割图。本文我将介绍自动驾驶技术及其应用场景，并重点阐述了基于计算机视觉技术下的自动驾驶。自动驾驶技术是一种利用人工智能和计算机科学实现无人驾驶的技术，通过感知技术、定位技术、规划技术和控制技术等多个方面的技术来实现汽车的运动控制和路线规划。
毕业设计：基于深度学习的车道线分割系统
Hai_Lang_IT的博客
02-06 1374
毕业设计：基于深度学习的车道线分割系统通过结合计算机视觉技术和深度神经网络模型，实现对道路图像中车道线的准确分割。该系统利用自制的数据集进行训练和优化，通过深度学习算法提取道路图像的特征，并进行车道线的检测和分割。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，提供了创新课题
自动驾驶必学：基于深度学习的车道线检测：原理、技术与应用
Java_rich的博客
06-12 1281
基于深度学习的车道线检测已从实验室研究走向实际应用，但仍需在鲁棒性、实时性和泛化能力上持续突破。随着自动驾驶技术的发展，车道线检测将与更多环境感知技术融合，成为智能驾驶系统的关键基础模块。有以下论文写作问题的可以扫下方名片详聊前沿顶会、期刊论文、综述文献浩如烟海，不知道学习路径，无从下手？没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文？CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurlPS、AAAI……想发表顶会论文，找不到创新点？读完论文，仍旧无法用代码复现……
车道线分割项目
akaweige的博客
08-03 834
卷积输出特征图大小计算公式O=（I+2P-K）/S+1 P padding填充 K 卷积核 S 步长卷积层池化层激活函数批量归一化增加自由度 让模型自己选择batch的程度每个batch的均值方差不同 更新移动平均均值和方差。............
车道线分割项目记录-模型构建
Swayzzu的博客
01-14 2821
车道线分割模型构建
LaneAF | 利用Affinity Field聚类进行车道线实例分割
qq_29462849的博客
07-29 1810
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达论文：https://arxiv.org/abs/2103.12040开源代码：https://github.com/sel118/...
车道线分割数据集-Dataset.rar
03-29
首先，车道线分割是自动驾驶车辆的关键技术之一。它涉及到图像处理和深度学习，目的是让车辆能够识别并理解周围环境中的车道线，从而实现自主导航。通过分割图像中的车道线，系统可以计算出车辆相对于车道的位置，...
【深度学习计算机视觉实战】无人驾驶中的车道线检测 计算机视觉.pdf
04-21
深度学习计算机视觉实战中的车道线检测是无人驾驶系统中的关键技术之一。车道线检测是指通过计算机视觉技术来检测和识别道路上的车道线，以便无人驾驶汽车能够正确地行驶在道路上。该技术涉及到计算机视觉、机器学习...
自动驾驶视觉感知：车道线检测与障碍物识别
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
05-21 3万+
自动驾驶视觉感知：车道线检测与障碍物识别 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在人工智能与汽车工业深度融合的当下，自动驾驶技术成为科技领域的热门焦点。自动驾驶系统的正常运行依赖于多模块协同工作，其中视觉感知作为车辆 “观察” 外界环境的核心模块，承担着获取道路信息的重任。车道线检测能够帮助车辆确定自身在车道中的位置，规划行驶路径；障碍物识别则可及时发现潜在危险，保障行车安全。本文将深入探讨自动驾驶视觉感知中的车道线检测与障碍物识别技术，结合丰富的代码示例和详细的概念解析，带您揭开其神秘面纱。
基于深度学习的车道线与绿植分割算法.pdf
08-18
综上所述，深度学习在车道线检测和绿植分割任务中显示出强大的能力，为提升自动驾驶系统在复杂环境下的性能提供了技术保障。未来的研究方向可以进一步探索深度学习在不同环境下的适应性，以及如何通过算法优化提升...
道路区域分割的车道线检测方法 (2010年)
05-29
为了满足无人驾驶车在高速公路行驶的实时性和鲁棒性要求，提出了一种基于道路区域分割的车道线检测方法．该方法分道路区域分割和车道线检测2个阶段．在道路区域分割阶段，首先提取的道路颜色值，然后在二值边缘图像中搜索连通域，通过将连通域的颜色特征值与道路颜色特征值比较来快速定位道路区域，并将这一区域划定为车道线检测的感兴趣区域．车道线检测阶段则使用改进的概率Hough变换方法提取车道线点，并使用最小二乘法对车道线点集进行拟合，获得车道线模型的参数．实验证明该方法相比传统的利用标准Hough变换算法准确率提升23％，
DeeplabV3+~~分割车道线
whaosoft143ai的博客
05-28 724
训练DeepLabV3+语义分割模型来分割车道线。DeepLabV3+模型的原理有以下一些要点：1，采用Encoder-Decoder架构。2，Encoder使用类似Xception的结构作为backbone。3，Encoder还使用ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)，即空洞卷积空间金字塔池化，来实现不同尺度的特征融合，ASPP由4个不同rate的空洞卷积和一个全局池化组成。4，Decoder再次使用跨层级的concat操作进行高低层次的特征融合。 一，准备数
车速 车道线分割 基于matlab的测量
matlab_python22的博客
07-09 303
其他目标追踪 车速车道线分割基于matlab的测量-机器学习文档类资源-优快云文库
车道线检测与分割
yunxinan的专栏
03-06 3732
VPGNet论文：https://arxiv.org/abs/1710.06288 caffe 版code：https://github.com/SeokjuLee/VPGNet 数据集地址：http://www.mohamedaly.info/datasets/caltech-lanes 车道线分割模型 LaneNet论文：https://arxiv.org/abs/1802.05591?con...
导师：车道线检测做成这样？你别毕业了
Paper weekly
02-22 518
你如果想要进入AI的计算机视觉领域，那么，你一定逃不过的就是语义分割了，要想进入像高德、腾讯、百度等这样的公司，车道线检测、车道线分割等知识你是一定要学的。我们知道，现代汽车融合了越来越...
深度学习分割算法
like_study_cat的博客
03-28 614
https://blog.youkuaiyun.com/gzq0723/article/details/82836769
助力自动驾驶：行车检测和车道线分割
m0_63642362的博客
08-12 2230
该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景，旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析（行车检测和车道线分割），为自动驾驶提供一种解决思路。该项目完成了ONNX部署和安卓部署。...
基于OpenCV的实时车道线分割＆车道保持系统（源码＆教程）
qunmasj的博客
01-08 3143
基于OpenCV的实时车道线分割＆车道保持系统（源码＆教程）
yolo分割模型检不出细线
最新发布
06-29
在YOLO分割模型中，检测细线可能面临挑战，因为YOLO系列模型（如YOLOv5、YOLOv8）通常依赖于边界框（bounding box）和掩码（mask）预测来实现实例分割。然而，这些模型在设计上更适用于检测具有较大面积的目标，而对细线结构的敏感度较低。以下是一些可能导致YOLO分割模型无法有效检测出细线的原因及解决方案： ### 1. **特征提取能力不足** YOLO模型通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，但其主干网络（如CSPDarknet）和颈部结构（如PANet或BiFPN）可能不足以捕捉到细线结构的局部细节。由于细线的宽度较小，特征图中的响应可能较弱，导致模型难以准确识别。 **解决方案：** - 引入高分辨率输入图像，以提高细线在特征图中的可见性。 - 使用轻量级注意力机制（如CBAM或SE模块）增强细线区域的特征表达[^2]。 ### 2. **掩码预测精度问题** 在实例分割任务中，YOLO模型通常采用轻量化的掩码预测头，这可能导致对细线边界的建模不够精确。 **解决方案：** - 采用更高分辨率的掩码输出（例如从160×160提升到256×256），以提高对细线结构的刻画能力。 - 引入边缘感知损失函数（如边缘IoU损失）来优化细线边界的预测精度[^1]。 ### 3. **数据增强策略优化** 训练数据中细线样本的数量可能较少，或者数据增强策略未能充分模拟实际场景中的细线形态。 **解决方案：** - 在训练阶段引入特定的数据增强方法，如随机擦除（Random Erasing）、细线合成（Thin Line Augmentation）等，以增加细线样本的多样性。 - 使用过采样技术提升细线类别的训练权重，使模型更加关注细线结构的学习[^2]。 ### 4. **后处理策略改进** YOLO模型的后处理步骤（如非极大值抑制NMS）可能会将细线误判为噪声或忽略掉。 **解决方案：** - 调整NMS阈值，使其对细线结构更为友好。 - 引入基于几何特性的后处理方法，如Hough变换辅助检测细线结构，提升最终输出的连通性和完整性。 ### 示例代码：调整掩码分辨率 ```python # 修改YOLOv8模型配置文件中的掩码输出大小 model_config = { "segmentation": { "mask_resolution": [256, 256], # 提高掩码分辨率 "use_edge_aware_loss": True # 启用边缘感知损失 } } ``` ### 总结 YOLO分割模型在细线检测上的不足主要源于特征表达能力、掩码预测精度以及后处理策略等方面。通过优化模型结构、损失函数、数据增强和后处理流程，可以显著提升其对细线结构的检测能力。 ---
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