【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其是一种掩码图像建模的车道线检测方法。
技术介绍
1、车道线检测指的是利用自动驾驶车辆的车载前置摄像头拍摄的图片，检测出图片中可见的或不可见但可通过预测得到的车道线的位置。车道线作为道路交通标志的一部分，限定了车辆可行驶的轨迹，并确保不同车辆在行驶过程中保持一定距离，对于安全高效的道路交通系统至关重要。对于高级驾驶辅助系统，准确的车道检测意味着更好地理解和感知道路场景，准确维持行车轨迹，从而确保遵守道路交通规则。随着深度学习的发展，基于深度学习的车道线检测方法开始涌现并展示出高效且鲁棒的性能。
2、现有技术的利用深度学习的车道线检测方法大多采用分割或关键点预测、曲线建模等方法，取得了良好的速度和检测精度的平衡，但依旧难以克服复杂场景的挑战，如车道经久磨损或者被行人车辆遮挡等，存在一定的局限性，如对路面和拍摄角度要求较高，易受环境影响，检测速度与精度低等问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术的不足提供了一种基于掩码图像建模的车道线检测方...
【技术保护点】
1.一种基于掩码图像建模的车道线检测方法，其特征在于，该车道线检测具体包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于掩码图像建模的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤1对输入图片进行了符合车道线细长形状的矩形切块处理，并通过随机掩码部分块来模拟车道线磨损遮挡情况，随机性符合现实中车道线被遮挡情况。
3.根据权利要求1所述的基于掩码图像建模的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤2利用vision transformer blocks，通过多头注意力机制和位置信息的引入提取全局特征，捕获只有部分信息情况下的细长车道线形状特征，由块序列到特征图的转变使...
【技术特征摘要】
1.一种基于掩码图像建模的车道线检测方法，其特征在于，该车道线检测具体包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于掩码图像建模的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤1对输入图片进行了符合车道线细长形状的矩形切块处理，并通过随机掩码部分块来模拟车道线磨损遮挡情况，随机性符合现实中车道线被遮挡情况。
3.根据权利要求1所述的基于掩码图像建模的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤2利用v...
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