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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................
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