[发明专利]基于深度学习的车道线检测方法、系统、计算机及存储介质有效
| 申请号： | 202111264209.5 | 申请日： | 2021-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN114022863B | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 刘建圻;邓斌;曾碧;姚壮泽;江春灵 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 戴绪霖 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的车道线检测方法、系统、计算机及存储介质，引入图像分割网络，图像分割网络在车道线被部分遮挡或不连续时，检测模型仍然能得到车道线的区域和走势，二值图作为Mask提取特征图中表征车道线的特征图，利用权值矩阵增强车道线特征，并利用车道线特征相似的特性，使用现有的车道特征补足车道特征不明显区域。二值图Mask的引入大大增强了模型对车道线区域的捕获能力。另外，引入Transformer的注意力机制并且在embedding输入Transformer之前做车道线相似区域的特征增强，因此对于车道线有较强的捕捉能力，能很好的把车道线作为前景信息从图像中判别出，减少了无效离散点和算力消耗。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 车道 检测 方法 系统 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
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