一种基于分解卷积的夜间车道线检测方法和装置

本发明涉及计算机视觉、车道线检测与自动驾驶技术领域，提出了一种基于分解卷积的夜间车道线检测方法和装置，旨在提高夜间光线条件下车道线检测的准确性和稳定性。该方法首先通过采集多种车辆在夜间交通道路上的图像数据，并对这些数据进行标注，建立了夜间车道线检测的基准数据集CULane‑Night。基于此数据集，本发明提出了车道线检测模型MDCR‑Net，该模型包括特殊设计的编码器模块(MDCRM)和注意力模块(SPA)。MDCRM采用多尺度可分解卷积残差模块，能够有效提取夜间复杂场景中车道线的特征，同时通过减少模型参数和计算量实现轻量化设计。SPA模块通过条形池化技术综合考虑水平和垂直方向的车道信息，从而提升模型对遮挡区域的识别能力。