主动车道(active lane)划定单个道路的空间。检测的挑战来自外界的光照和车道自身单调表观。本文提出的方法实际上是一种增强方法,即real-time robust neural network output enhancement for active lane detection (RONELD)。其利用深度学习模型得到的概率图,包括以下模块:自适应车道点检测、弯曲车道检测、车道重建和跟踪等,如图所示。
注:这里采用了两个模型SCNN和ENet-SAD做实验。
这里是一些增强结果的比较:两个数据集测试
8 “Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection“,arXiv 2010.12035,11,2020
LaneATT,和Line-CNN一样的,基于锚点的车道线检测方法,类似YOLO3和SSD。除了局部信息,也强调全局信息,比如遮挡、缺失或者弱显示等情况下的处理。该方法实时性强 (速度250FPS),在三个基准数据集测试过:TuSimple, CULane 和LLAMAS。
其架构如图:除了锚点的特征池化(类似Fast R-CNN),还有attention机制的采用。
如下是结果比较:
9 “End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers“,arXiv 2011.04233, 11,2020
无所不在的Transformers,很善于学习全局上下文,针对车道线这种细长结构,直接估计车道线形状模型,即lane shape model。
代码上线:liuruijin17/LSTR
cubic curve定义平坦路面的车道线
那么曲线投影到图像平面变成:光轴和路面平行
如果摄像头斜着,不与路面平行,则:
修正的曲线方程变成:
Hungarian fitting loss 在预测参数和真值车道线做bipartite matching,找到positives和negatives,很有效。
如图所示是主干架构:包括一个reduced transformer network, 几个feed-forward networks (FFNs)