基于热图的消失点提升车道检测
计算机视觉与模式识别
2020-07-31 v1
摘要
基于视觉的车道检测（LD）是自动驾驶技术的关键部分，同时也是一项具有挑战性的问题。作为场景构成的重要约束之一，消失点（VP）可为车道检测提供有用线索。本文中，我们提出了一种用于高精度车道检测的新多任务融合网络架构。首先，使用 ERFNet 作为主干网络提取道路图像的分层特征。随后，利用图像分割检测车道。最后，结合车道检测的输出与主干提取的分层特征，通过热图回归预测车道 VP。所提融合策略使用公开 CULane 数据集进行了测试。实验结果表明，我们的车道检测精度优于当前最优（SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.2007.15602,
title = {Heatmap-based Vanishing Point boosts Lane Detection},
author = {Yin-Bo Liu and Ming Zeng and Qing-Hao Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15602},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 3 figures, submitted to IEEE journal, under review