一种基于注意力机制的车道线检测方法

本发明涉及智能驾驶技术领域，公开了一种基于注意力机制的车道线检测方法，获取车道线数据集进行数据增强处理；构建骨干网络EMAResNet，将EMA与骨干网络ResNet18融合；在骨干网络和颈部网络之间插入自注意力层SA；颈部网络采用特征金字塔网络FPN融合改进的PSA模块；将颈部网络生成的特征图输入到解码器中，在解码器中利用关键点头和偏移头分别生成置信图和偏移图，根据置信图和偏移图构建车道线；基于车道线数据集，利用辅助损失、关键点头部损失、偏移头部损失、焦点损失四种损失函数进行模型训练，并利用优化后的模型进行车道线检测。与现有技术相比，本发明增强了模型对不同尺度特征的感知能力，使其能够更好地处理复杂场景，提升车道线检测精度和鲁棒性。