摘要
本发明涉及车道线检测技术领域,具体提供了一种增强型主干网络实时车道线检测方法,其包括:将待检测的目标图像输入增强型主干网络结构中进行图像特征提取,得到第一高层特征、第一低层特征和第一中层特征。将第一高层特征输入特征金字塔上采样后与第一中层特征和第一低层特征融合得到融合特征图。在融合特征图中提取先验车道线周围的特征信息,计算得到车道线特征。处理车道线特征输出后验车道线,进行后处理得到最终车道线作为车道线检测结果。本发明设置C3k2增强型SPPF主干网络,参数量和计算复杂度都显著降低,大幅减少模型的推理时延,优化内存占用。引入弯曲先验车道线贴合真实的道路状况,提升检测精度和准确性。
技术关键词
车道线检测方法
融合特征
线特征
特征金字塔
图像特征提取
卷积特征
输出特征
上采样
网络结构
空间金字塔
执行聚类算法
抑制算法
线检测技术
分辨率
注意力
模块
瓶颈结构
系统为您推荐了相关专利信息
芯片表面缺陷
支路
注意力
多尺度特征
拓扑结构特征
融合深度神经网络模型
时序特征
规模
多模态
跨模态
脑肿瘤分割方法
深度信息融合
实例分割
网络
多尺度特征提取
成像特征
缺陷检测方法
特征金字塔
深度森林模型
晶圆缺陷检测