基于轻量化U^(2)-Net的车道线检测算法研究

针对车道线遮挡、道路阴影等多车道驾驶环境下提取的车道线特征信息缺失造成预测车道线模糊、不连续等问题,提出一种基于轻量化U^(2)-Net的车道线检测算法。首先,以轻量化U^(2)-Net的残差U形模块(RSU)和多特征尺度融合获得全局信息丰富的车道线特征;其次,对车道线特征进行逐像素阈值判断,并选择最小二乘法结合感兴趣区域(ROI)中车道线簇进行车道线的拟合,实现多车道线检测并确认自车道线区域;最后,在图森(TuSimple)数据集上进行验证与分析。验证结果表明,所提出的车道线检测算法的平均准确率达到98.4%,相比于其他车道线检测网络,该算法的网络参数量较少,准确率较高。