基于注意力机制与线锚信息传递的车道线检测

车道线检测是自动驾驶领域的关键技术,目前仍面临较多挑战。车道线监督信号的稀疏性以及复杂场景下的遮 挡、阴影等因素会影响检测的准确率与实时性。基于此,提出了一种融合CBAM注意力机制与线锚特征聚合模块的车道 线检测模型,提出的算法在Tusimple和CULane数据集分别达到96.19%的准确率和76.24%的综合F1得分,通过实车测 试表明,该算法检测帧率为67 fps,可以在复杂交通场景下进行实时检测,较好地解决了车道线遮挡问题。