基于多尺度空洞融合注意力的车道线检测算法.docx
基于多尺度空洞融合注意力的车道线检测算法
目录
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1车道线检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2现有车道线检测算法的不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
本文主要研究内容及创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
计算机视觉理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.1图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2计算机视觉中的机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.3深度学习相关理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
车道线检测相关算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1传统车道线检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2基于深度学习的车道线检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
三、多尺度空洞融合注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
多尺度特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.1不同尺度的车道线特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.2多尺度特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
空洞卷积原理及应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.1空洞卷积理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.2空洞卷积在车道线检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
注意力机制在车道线检测中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.1注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.2注意力机制在车道线检测中的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
四、基于多尺度空洞融合注意力的车道线检测算法设计．．．．．．．．．．31
算法总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
数据预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
多尺度特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
空洞卷积与注意力机制融合模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
车道线检测与识别模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
五、算法实现与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
数据集及实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
算法实现细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
性能评估指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
实验结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
4.1定量评估结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.2定性评估结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
4.3对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
算法性能优化策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．