一种基于行维度上深度学习的道路线辨别方法

本发明提出了一种基于行维度上深度学习的道路线辨别方法，包括以下步骤：1、对整体的图像进行切分，得到h个行维度，再对每一行进行行模块的切分，得到w个行模块；2、在每一行上进行c条车道线位置对应模块的选择；3、引入结构化损失函数，优化车道位置的空间连续性。本发明能减少计算成本并有效处理复杂场景和极速需求，尤其适用于自动驾驶系统。通过引入结构化损失优化车道的空间连续性，实现高速和高准确性的道路线检测，即使在光照极端或遮挡严重的情况下也能保持良好性能。