【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，具体为一种基于深度学习的车道线检测技术和模型。
技术介绍
1、自动驾驶技术的进步依赖于多种关键技术的协调发展，其中车道线检测技术是实现车辆自主导航和路径规划的基础。车道线检测技术能够帮助自动驾驶车辆识别和跟踪车道线，确保车辆在车道内安全行驶，避免偏离道路和发生交通事故。传统的车道线检测方法主要依赖于图像处理和特征提取技术，如边缘检测、霍夫变换等，但这些方法在复杂环境下的表现有限，无法满足自动驾驶系统对高精度和实时性的要求。
2、基于深度学习的车道线检测技术由于其强大的特征学习和提取能力，逐渐成为研究的热点。深度学习方法通过训练卷积神经网络(cnn)等模型，可以自动从大量标注数据中学习到有效的特征，显著提升了车道线检测的精度和鲁棒性。这些方法包括语义分割、特征检测和曲线拟合等，应用范围广泛，从简单的道路环境到复杂的城市交通场景。然而，深度学习方法也存在一些挑战，如对计算资源的高需求、在处理复杂场景和小目标检测方面的局限性，以及在不同环境下的泛化能力不足等问题。
3、本文开发了一种新型的基于深...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车道线检测，其特征在于，所述步骤一中，输入图像的预处理包括高斯模糊处理，以平滑图像并减少噪声，高斯模糊的表达式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤二中特征提取网络中的残差网络(ResNet)通过残差单元进行特征提取，残差单元的基本运算表达式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤三中路径聚合网络(PAFPN)通过自顶向下和自底向上的...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车道线检测，其特征在于，所述步骤一中，输入图像的预处理包括高斯模糊处理，以平滑图像并减少噪声，高斯模糊的表达式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤二中特征提取网络中的残差网络(resnet)通过残差单元进行特征提取，残差单元的基本运算表达式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤三中路径聚合网络(pafpn)通过自顶向下和自底向上的特征融合，实现多尺度特征的提取与整合，自顶向下路径的计算表达式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于，自底向上路径的特征融合通过以下公式计算：
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的车道线检测方法，其特征在于，所述步骤三中为增强pafpn网络的特征提取能力，所述模型采用非局部注意力机制来增强特征提取网络的表达能力；该机制通过计算全局特征之间的相似性，捕捉远距离特征之间的依赖关系，从而提高车道线检测的准确性和鲁棒性；其具体实现方式如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习...
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