基于层次化形状匹配的柔性3D车道检测
计算机视觉与模式识别
2024-08-15 v1
摘要
作为高清地图构建的基本且关键技术之一，3D车道检测仍然是一个开放问题，原因在于视觉条件多变、类型复杂以及对精度要求严格。本文提出了一种端到端的灵活且层次化的车道检测器，可从点云中精确预测3D车道线。具体而言，我们设计了一个层次化网络，在不同层级预测车道形状的柔性表示，同时收集全局实例语义并避免局部误差。在全局范围内，我们提出沿自适应轴回归参数化曲线，以帮助对复杂场景做出更鲁棒的预测；在局部视觉层面，沿全局预测曲线采样的每个动态锚点单元中检测车道段的结构。此外，设计了相应的全局和局部形状匹配损失函数及锚点单元生成策略。在两个数据集上的实验表明，我们在高精度标准下超越了当前顶级方法，全消融研究也验证了方法的每个部分。我们的代码将发布于 https://github.com/Doo-do/FHLD。
引用
@article{arxiv.2408.07163,
title = {Flexible 3D Lane Detection by Hierarchical Shape MatchingFlexible 3D Lane Detection by Hierarchical Shape Matching},
author = {Zhihao Guan and Ruixin Liu and Zejian Yuan and Ao Liu and Kun Tang and Tong Zhou and Erlong Li and Chao Zheng and Shuqi Mei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.07163},
year = {2024}
}