一种基于轻量化语义分割网络的车道线检测方法

本发明提出了一种基于轻量化语义分割网络的车道线检测方法，该方法包括：采用行车记录仪获取城市道路图像数据；对道路图像数据进行预处理；将预处理后的数据输入到训练完成的语义分割网络中，得到车道线信息；图像预处理模块包括光度分量多尺度Gaussian滤波算法处理、色度分量MSRCR(Multi‑Scale Retinex with Color Restoration)算法校正及单应性变换等操作。基于改进U‑Net轻量化语义分割网络包括改进VGG‑16(Visual Geometry Group‑16)主干网络模块、SE(Squeeze and Excitation)注意力机制模块和上采样模块；本发明的轻量化语义分割网络通过使用改进的深度可分离卷积替代主干网络中的传统卷积操作实现轻量化操作，并通过分组卷积块结合使用残差结构、SE注意力机制模块和上采样模块进行优化，从而提高模型在车载平台NT96580上识别的准确率和算法的泛化能力。