基于局部消失点的车道线检测方法研究

来源：计算机工程与应用杂志2026年第1期北京时间：

作者：秦文清, 赵尔敦, 王永强

单位：基于局部消失点的车道线检测方法研究

摘要：现存的车道线检测方法常为提升检测精度而使用计算复杂、内存占用多的算法，往往忽视检测速度以及部署难度。为此，利用车道线互相平行的先验信息设计了一种新的车道线表示方法，该方法使车道线共享同一组局部消失点，不仅大幅降低了参数量，在部分遮挡情况下也能准确恢复车道线形状。在此基础上提出一种3D车道线检测模型——LVPDepth，并为训练适配了消失点标签转换算法、改进了KL散度损失函数。该模型的特点如下：设计了深度检测模块，从而通过相机内参矩阵和车道线深度就能获得车道线三维坐标；为训练过程定义一种匹配标签和预测结果的准则，可以预测任意条车道线；针对车道线细长的形状，引入动态蛇形卷积提升检测精度；利用车道线天然的深度信息，加入预设相对深度向量，使训练更快收敛、结果更准确稳定。模型在校正后的ONCE-3DLanes数据集上进行训练与验证，在检测速度达到132?FPS的同时精度损失甚微。

关键词：消失点,透视学,关键点检测,车道线检测