一种基于CNN-Transformer的车道线及路面分割方法及系统

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一种基于CNN-Transformer的车道线及路面分割方法及系统
申请号:CN202511055184
申请日期:2025-07-30
公开号:CN120953606A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明属于深度学习、计算机视觉和图像分割技术领域,公开了一种基于CNN‑Transformer的车道线及路面分割方法及系统,构建基于CNN‑Transformer架构的车道线和路面分割网络模型;利用所述车道线和路面分割网络模型,获得车道线和路面分割掩码图;将车道线和路面分割掩码图与真值图进行对比计算损失函数,根据所述损失函数调节所述车道线和路面分割网络模型的超参数;将待分割的图像数据通过优化好的所述车道线和路面分割网络模型进行分割,输出检测结果。本发明不仅大幅提升了分割的准确度和鲁棒性,有效克服了遮挡、光照变化等难题。
技术关键词
车道 路面分割方法 分支 多尺度特征融合 解码器 融合特征 上采样 编码器 网络 局部特征信息 多头注意力机制 全局特征提取 加法方法 模块 层级 图像分割技术
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