一种基于行嵌入聚类与特征交叉融合的车道线检测方法

本发明公开了一种基于行嵌入聚类与特征交叉融合的车道线检测方法，应用于数据处理技术领域，主要解决现有车道线检测技术对多车道场景、复杂道路场景中的车道线检测准确率低的问题。其实施方案为：1）获取数据集与检测标签；2）构建车道线检测模型；3）构建损失函数；4）训练车道线检测模型；5）获得车道线检测结果。本发明构建的车道线检测模型，通过结合嵌入聚类策略解决了传统行检测方法的车道线检测数量受限问题，通过特征交叉融合模块实现了跨层特征的高效融合，并通过引入辅助分割分支，补充因行检测网格化损失的细节信息，从而提升了在复杂场景下的车道线检测精度。