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摘要
现有车道线检测神经网络主要采用相互独立的单帧图像进行检测,无法较好地处理包含车道线短时遮挡、地面明暗变化等复杂因素的实际应用场景.针对上述问题,文中根据车辆在正常行驶过程中可获得连续图像的场景特点,提出基于图像序列的车道线并行检测网络.首先设计并行的特征提取结构,一方面使用精度较高的单帧网络提取当前帧图像的特征,另一方面设计轻量级的多帧网络提取低分辨率的多帧时序图像的特征,并采用循环神经网络模块融合提取的时序特征,得到多帧特征.再设计单帧特征与多帧特征融合模块,通过上采样网络输出车道线特征图.实验表明,文中网络在客观检测精度和主观效果上都具有明显提升.
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