基于ConvNext主干网络与鲁棒混合匹配的车道检测方法及系统

本发明公开了一种基于ConvNext主干网络与鲁棒混合匹配的车道检测方法及系统，所述方法包括首先通过ConvNext主干网络提取多尺度车道特征，经特征融合网络生成高语义融合特征图；然后利用通道和空间注意力机制进行特征增强；再通过轻量级Transformer解码器输出车道线参数；采用LaneIoU与距离加权的复合匹配策略，结合匈牙利算法实现最优匹配；最后通过三重损失函数进行端到端训练；本发明通过ConvNext主干网络的大核深度卷积设计结合轻量级Transformer解码器，在保证模型计算效率的同时，显著提升复杂场景下的车道检测精度，并有效增强对光照变化、遮挡等干扰因素的鲁棒性。