摘要
本发明公开一种基于动态线锚的轨道线检测方法,包括:收集包含轨道目标的图像和轨道线实例标注,并进行预处理,获得由原始图像张量和掩膜图像张量组成的数据集;根据获取的数据集,采用基于动态线锚和轨道对比学习的端到端的深度神经网络结构,训练获得轨道线检测模型;将待检测的图像输入到训练完成的轨道线检测模型,输出轨道线检测结果。本发明通过动态线锚和轨道对比学习的结合,有效提取轨道线特征,提高了轨道线检测的准确率,有效的改善了真实环境下面目前对复杂轨道线检测的准确度,更有利于今后自动驾驶领域的发展。
技术关键词
深度神经网络结构
线检测方法
轨道
图像
动态
掩膜
编码器组合
语义特征提取
高层次
主编码器
非暂态计算机可读存储介质
线检测系统
数据收集模块
通信接口
误差