车道线检测

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基于增量式PID和注意力机制在复杂场景下的车道线检测算法
《物联网技术》2025年第9期11-15,共5页郑斌 彭淇 崔朋飞 
在自动驾驶系统中,确保车道线检测既可靠又精确,是一项至关重要但同时又极具挑战性的工作。当前,基于深度学习的方法在车道线检测领域展现了卓越的性能,然而在夜晚、道路弯曲等复杂场景下,仍然很难准确检测车道。针对这一问题,提出了Inc...
关键词：车道线检测 控制算法 自动驾驶 神经网络 注意力机制 深度学习 
基于改进LaneNet网络的车道线检测方法
《现代交通与冶金材料》2025年第2期39-50,共12页刘宏建 张伟斌 
国家自然科学基金资助项目(71971116)。
科技发展日新月异,自动驾驶成为大家研究的热门领域。受复杂环境的影响,车道线检测很容易出现漏检误检的情况。传统的LaneNet车道线检测算法可以通过像素级别的图像处理来检测车道线,但该算法没有区分图像的关键区域,所以在复杂环境中,...
关键词：智能交通 车道线检测 LaneNet U-Net 空洞空间卷积池化金字塔 频率域通道注意力 
复杂环境下基于实例分割的车道线检测
《重庆交通大学学报(自然科学版)》2025年第4期79-86,120,共9页谢春丽 梁梓涵 
黑龙江省自然科学基金项目(LH2021F002)。
面对复杂场景下车道线检测存在适应性不够,检测精度不足的问题,笔者提出了一种基于实例分割的车道检测与跟踪算法。该算法利用Encoder-Decoder网络模型来执行实例划分,并引入双注意力机制模块(convolutional block attention module,CB...
关键词：交通运输工程 车道线检测 实例分割 注意力机制 透视变换 
基于多任务学习的全景驾驶感知算法
《计算机工程与设计》2025年第4期1127-1133,共7页吴伟林 刘春泉 余孝源 
国家自然科学基金项目(62241302);广西科技基地和人才基金项目(桂科AD23026199);广西机器视觉与智能控制重点实验室基金项目(2022B02);广西民族大学研究生创新计划基金项目(gxun-chxs2022095)。
针对全景驾驶感知算法YOLOP存在特征图池化操作自适应较差、下采样过程细节丢失和模型性能差的问题,提出一种基于多任务学习的全景驾驶感知算法,引入高效处理模块,提高对特征图池化操作自适应能力,采用不同加权系数的损失函数,提升网络...
关键词：多任务学习网络 编码-解码器 车道线检测 可行驶区域检测 车辆检测 特征对齐 转置卷积 
基于YOLOv4的前向障碍物识别与预警系统研究
《信息记录材料》2025年第3期86-88,共3页李荣彬 
为提升前向障碍物识别与预警系统的性能,本研究采用目标检测YOLOv4算法结合实际应用场景构建改进的YOLOv4-MCAK(MobileNet convolutional attention Kalman,MCAK)算法。通过优化网络结构提升识别性能。本研究采用COCO数据集进行训练和测...
关键词：YOLOv4 前向障碍物 识别与预警系统 车道线检测 特征提取 
基于改进DeepLabv3+的车辆和车道线检测方法
《汽车实用技术》2025年第6期41-45,共5页陈方舟 朱宸 赵晓雨 马陈坚松 提艳 
江苏省大学生创新创业训练计划项目“面向城市道路的车道线和障碍物智能检测方法研究”(11310912302);江苏省研究生实践创新计划项目“轮毂电机失效下分布式电驱动汽车转矩矢量控制研究”(SJCX24_1784);江苏理工学院教学改革与研究项目(五育并举专项)“基于课程思政与‘德-智’协同育人机制的新时代车辆工程人才培养模式研究与实践”(11610912306)。
针对现有研究较少采用同一网络实现车辆和车道线的同时检测,且实时性较差的问题,文章对传统的DeepLabv3+网络进行轻量化改进,用MobileNet v2网络替换原有的Xception主干网络,进一步将MobileNet v2网络的五次下采样改成四次,并调整学习...
关键词：车辆检测 车道线检测 DeepLabv3+ 模型轻量化 
基于轻量化Transformer的车道线检测方法
《华中科技大学学报(自然科学版)》2025年第3期117-126,共10页陈广秋 刘枫铭 段锦 黄丹丹 
国家自然科学基金资助项目(62127813)。
自动驾驶和高级驾驶辅助系统在移动设备上部署时,由于网络参数量过多导致存储空间占用过大,硬件系统的部署门槛过高,影响自动驾驶和辅助驾驶技术的普及.为了解决上述问题,在语义分割网络的框架下,提出了一种基于轻量化Transformer车道...
关键词：交通工程 语义分割 车道线检测 MobileViT网络 自注意力蒸馏 
语义信息处理方式分类的车道线检测技术研究综述
《计算机工程与应用》2025年第5期1-17,共17页洪书颖 张东霖 
国家自然科学基金(62202204);中央高校基本科研计划(JUSRP123032)。
随着自动驾驶技术的迅猛发展,车道线检测作为其关键组成部分,引起了广泛关注,并在智能交通系统中展现出巨大的应用潜力。然而,在应对复杂环境挑战时,传统车道线检测技术往往难以提供足够的识别精度。回顾车道线检测技术的发展轨迹,系统...
关键词：车道线检测 语义信息 自动驾驶 深度学习 计算机视觉 
BEV感知学习在自动驾驶中的应用综述
《计算机工程与应用》2025年第6期1-21,共21页黄德启 黄海峰 黄德意 刘振航 
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01C430);国家自然科学基金(51468062)。
自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究...
关键词：BEV感知学习 视图转换 多模态数据融合 多目标追踪 地图分割 车道线检测及3D目标检测 
基于内容引导注意力的车道线检测网络
《浙江大学学报(工学版)》2025年第3期451-459,共9页刘登峰 郭文静 陈世海 
国家重点研发专项计划资助项目(2022YFE0112400);国家自然科学基金青年项目(21706096);第62批中国博士后科学基金面上资助项目(2017M621627);江苏省博士后科研资助项目(1601009A);江苏省自然科学基金青年项目(BK20160162).
为了有效利用注意力机制以提高车道线检测的准确性,提出基于内容引导注意力的车道线检测网络(CGANet).通过设计内容引导注意力机制(CGA),增强捕捉上下文信息的能力,强调编码在特征中更有用的信息,从而削弱无关信息的影响.为了减轻尺度...
关键词：无人驾驶技术 车道线检测 注意力机制 多尺度特征融合 交叉熵损失 
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