| 基于循环特征融合的弯道增强车道线检测算法 |
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| 引用本文： | 鲁维佳,刘泽帅,潘玉恒,李国燕,李慧洁,丛佳.基于循环特征融合的弯道增强车道线检测算法[J].测绘通报,2023(12):25-30. |
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| 作者姓名： | 鲁维佳 刘泽帅 潘玉恒 李国燕 李慧洁 丛佳 |
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| 作者单位： | 1. 天津城建大学计算机信息与工程学院;2. 中国铁塔股份有限公司天津市分公司 |
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| 摘 要： | 针对道路转弯处曲率过大导致弯道识别的精度下降的问题，本文提出了一种基于循环特征融合Resa-CC的弯道增强车道线检测算法。该算法利用车道线的形状先验性，捕获图像像素中行与列的空间关系，融合信息生成特征图；以残差网络为主体框架，加入编码器、解码器和注意力机制模块，在损失函数中引入弯道结构约束来提高车道线弯道的识别精度。加入循环特征融合模块和自注意力机制模块后准确率分别提升3.41%和1.1%,证明了两模块的有效性；Resa-CC算法准确率可达96.83%,FPS为35.68,误检率FP和漏检率FN分别为0.031 5和0.028 2,表明本文算法具有较高的检测性能，在车辆行驶弯道路段中能更准确地推断出车道线的位置。
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| 关 键 词： | 交通工程 车道线检测 循环特征聚合 深度学习 自动驾驶 ResNet |
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