DuMapNet：面向城市规模车道级地图生成的端到端向量化系统
计算机视觉与模式识别
2024-06-21 v1
摘要
生成城市规模的车道级地图面临诸多挑战，包括城市环境复杂，例如车道标线模糊或缺失。此外，标准的车道级地图需要综合组织车道分组，包括车道方向、风格、边界和拓扑结构，但此类工作在先前研究中尚未得到充分考察。这些障碍导致人工标注费用高昂且维护成本大。本文克服了这些限制，提出了工业级解决方案 DuMapNet，该系统在端到端范式下输出标准化的向量化地图元素及其拓扑关系。为此，我们提出了基于 transformer 的小组级车道预测（GLP）系统，通过精细设计网络结构，输出车道组的向量化结果。同时，为增强在路面磨损、遮挡等挑战场景中的泛化能力，并提高全局一致性，我们提出了上下文提示编码器（CPE）模块，该模块利用空间邻域的预测结果作为上下文信息。在大规模真实数据集上的大量实验表明，DuMapNet 在性能和有效性方面均显示出优势。此外，DuMapNet 自 2023 年 6 月起已在百度地图生产环境中部署，支持 360 多个城市的车道级地图生成任务，实现了 95% 的成本降低。这表明 DuMapNet 是一种实用且高性价比的城市规模车道级地图生成解决方案。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.14255,
title = {DuMapNet: An End-to-End Vectorization System for City-Scale Lane-Level Map Generation},
author = {Deguo Xia and Weiming Zhang and Xiyan Liu and Wei Zhang and Chenting Gong and Jizhou Huang and Mengmeng Yang and Diange Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.14255},
year = {2024}
}
备注
Accepted by KDD 2024, camera-ready version