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基于特征增强的Transformer-RegNet_Y网络的车道线检测研究
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作者 柏月鸿 张昕 《通信与信息技术》 2026年第2期53-58,共6页
针对车道线在遮挡、缺失与强光干扰等复杂路况下难以准确检测的问题,提出了一种融合RegNet_Y与Transformer的特征增强型车道线检测方法,基于RegNet_Y的高效特征提取能力,结合Transformer强大的上下文建模能力,实现了对细长车道线特征的... 针对车道线在遮挡、缺失与强光干扰等复杂路况下难以准确检测的问题,提出了一种融合RegNet_Y与Transformer的特征增强型车道线检测方法,基于RegNet_Y的高效特征提取能力,结合Transformer强大的上下文建模能力,实现了对细长车道线特征的有效提取与远距离点之间偏移关系的精准捕捉。在此基础上,引入多尺度特征融合策略,提升了网络的多尺度建模能力并抑制冗余信息干扰;同时,设计指数滑动平均(EMA)特征增强模块,通过特征平滑机制增强训练稳定性与细粒度信息表达能力,从而提高检测精度。在TuSimple数据集上的实验结果表明,该方法在准确率和召回率上分别达到93.4%和91.9%,显著优于对比方法,验证了其在复杂环境下的检测鲁棒性与有效性。 展开更多
关键词 车道线检测 regnet_y TRANSFORMER 多尺度卷积 指数滑动平均
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