车道线检测的PSPNet改进算法

来源：电子测量技术杂志2023年第10期北京时间：

作者：霍爱清，冯若水，李易

单位：西安石油大学电子工程学院 西安 710065

摘要：车道线检测已成为智能驾驶领域研究的一项重要课题，而实际应用时，常出现车道线分割不准确、实时检测能力不佳的问题。为此本文提出一种金字塔场景分析网络的改进算法。在编码结构的基础上搭建主体网络PSPNet，选用MobileNet v2轻量级网络作为编码器的主干网络，减少了整体网络的计算复杂度及参数量；网络中添加了空洞卷积，并在不同层间实现特征融合，扩充了模型感受野，同时丰富了局部特征；最后用自适应直线拟合算法对各类型车道线拟合。本文使用Caltech车道线数据集进行测试，实验结果显示，改进后的PSPNet算法对不同类型的车道线均有较好的分割结果，与PSPNet算法相比精度和交并比分别提升了391%、414%，且FPS达28帧/s，本文算法的分割精度和推理速度均优于其他对比算法。

关键词：PSPNet;语义分割;MobileNet v2网络;空洞卷积;自适应拟合

基金资助：陕西省教育厅基金(17JS108）、西安石油大学研究生创新与实践能力培养项目（YCS21213204)、陕西省科技厅一般工业项目（2020GY152）资助