科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对ERFNet网络在遮挡和夜晚场景中检测准确率较低的问题，提出一种结合零样本增强和自注意力机制的夜间车道线检测方法。首先，使用基于零参考样本的图像增强网络对检测图像进行增强，提高图像对比度的同时增强其梯度；然后，利用车道线细长的空间结构，在ERFNet网络中引入自注意力机制，预测车道在垂直和水平方向的置信度，增加在遮挡、阴影等情况下对全局特征的提取能力。实验结果表明，该方法在白天场景下具有与ERFNet相当的准确率，而在遮挡、夜晚的复杂场景下，F1-measure分别提高了2.12%和2.33%，证明了该方法的有效性和优越性。
- 单位
