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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．．．．．．．．．．．．．．．．