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申请/专利权人：江西理工大学
摘要：本发明涉及智能辅助驾驶系统领域，具体涉及一种面向隧道场景的伪多模态车道线分割算法。所述算法包括以下步骤：采集车辆前方图像并进行预处理；对图像和深度信息执行特征编码操作；获取融合不同层次的多模态特征；构建解码器以扩充感受野和捕获多尺度信息；构建车道位置约束损失以限制预测车道线的位置；利用神经网络模型提取特征并输出预测结果。本发明提出的面向隧道场景的多模态车道线分割算法，可以提高隧道内驾驶场景的智能化程度，通过摄像头自提取隧道内车道线，有利于缓解驾驶员复杂的驾驶操作，从而提高驾驶效率，降低隧道内事故的发生；本发明提出的车道线提取算法不仅兼顾了单相机方法的成本优势，还具有趋近多模态方法的性能。
主权项：1.一种面向隧道场景的伪多模态车道线分割算法，其特征在于，该分割算法包括以下步骤：S100、构建编码器，利用高清摄像头采集车辆前方图像，并利用预训练的深度估计模型Lite-mono从图像中提取深度信息，再使用HHA编码处理深度信息以加强信息表征；S200、分别对图像和深度信息执行特征编码操作，获取不同层次的特征信息；S300、针对深度信息的误差和不同的模态信息的差异，利用卷积操作实现深度修正和信息融合，有效获取融合不同层次的多模态特征；S400、针对融合后的多模态特征构建解码器，以扩充感受野和捕获多尺度信息，并融合上下文信息和空间信息，获取输出特征；S500、结合输出特征和真实标签，构建车道位置约束损失以限制预测车道线的位置，并缓解类别不平衡问题；S600、利用神经网络模型对图像进行处理和分析，提取特征并输出预测结果，对输出特征执行softmax函数操作，获取每个像素点对应的概率分布，实现车道线分割任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西理工大学 一种面向隧道场景的伪多模态车道线分割算法
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