基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)

在當今的自動駕駛和智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域，視頻車道線檢測技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。本書將帶您深入探索這一領(lǐng)域，揭示如何使用深度學習技術(shù)來實現(xiàn)精確、魯棒和實時的車道線檢測。
本書全面系統(tǒng)地介紹了基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)，包括基于深度學習的車道線檢測理論基礎(chǔ)、基于Swin Transformer的車道線檢測技術(shù)、基于深度混合網(wǎng)絡的連續(xù)多幀駕駛場景的魯棒車道線檢測技術(shù)、基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)、基于MMA-Net的輕量級視頻實例車道線檢測技術(shù)、基于記憶模板的多幀實例車道線檢測技術(shù)、未來展望與發(fā)展趨勢等。
本書可供從事自動駕駛、交通工程、計算機視覺、深度學習等方面的技術(shù)人員參考，亦可供高等院校相關(guān)專業(yè)師生參考使用。

（1）本書的目標是為讀者提供一個全面的、深入的了解基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)。 （2）本書從基礎(chǔ)概念開始，逐步深入研究模型、數(shù)據(jù)集、訓練策略和實際應用，展開介紹多種深度學習模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、Swin Transformer以及它們的變種和組合。 （3）本書還探討該領(lǐng)域的前沿研究，如多模態(tài)感知、不確定性建模、端到端自動駕駛系統(tǒng)等，這些內(nèi)容將有助于讀者更好地理解車道線檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢和未來應用。

伴隨信息技術(shù)的快速發(fā)展，交通系統(tǒng)正經(jīng)歷著前所未有的變革。智能交通系統(tǒng)、自動駕駛技術(shù)和智能交通管理正在逐漸改變著我們的出行方式和道路安全。在這個演變的過程中，深度學習技術(shù)占據(jù)了一個舉足輕重的位置，尤其是在視頻車道線檢測領(lǐng)域。
本書將帶您踏上一場深度學習之旅，探索視頻車道線檢測技術(shù)的最新進展和應用，深入了解這個領(lǐng)域的挑戰(zhàn)、機會和突破，以及深度學習如何在這個領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。
1. 領(lǐng)略深度學習的魔力
深度學習，作為機器學習領(lǐng)域的一支強大力量，引領(lǐng)了眾多科技領(lǐng)域的變革，從圖像識別到自然語言處理，再到自動駕駛技術(shù)。它模仿了人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理，通過多層次的神經(jīng)元連接來學習和理解復雜的數(shù)據(jù)模式。
在視頻車道線檢測中，深度學習技術(shù)能夠敏銳地感知道路，準確地定位車輛，提高駕駛的安全性，這不僅僅是技術(shù)的進步，更是我們向未來智能交通邁出的堅實一步。
2. 車道線檢測的重要性
車道線是道路的基本組成部分，它們不僅規(guī)定了車輛行駛的軌跡，還提供了駕駛員關(guān)于道路結(jié)構(gòu)和方向的重要信息。因此，準確地檢測和跟蹤車道線，對于道路安全和自動駕駛至關(guān)重要。
深度學習技術(shù)在車道線檢測中的應用，不僅可以提高檢測的準確性，還能夠適應各種復雜的道路條件，包括光照變化、惡劣天氣以及道路標志的多樣性。這能幫助無人車更好地應對現(xiàn)實世界中復雜多變的道路環(huán)境。
3. 本書的目標
本書的目標是為讀者提供一個全面、深入了解基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)的視角和方法。本書從基礎(chǔ)概念開始，逐步深入研究模型、數(shù)據(jù)集、訓練策略和實際應用，展開介紹了多種深度學習模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、Swin Transformer以及它們的變種和組合。
不僅如此，本書還探討了該領(lǐng)域的前沿研究，如多模態(tài)感知、不確定性建模、端到端自動駕駛系統(tǒng)等。這些內(nèi)容將有助于讀者更好地理解車道線檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢和未來應用。
4. 本書的結(jié)構(gòu)
本書分為8個章節(jié)，每章都深入探討了視頻車道線檢測技術(shù)的不同方面，具體章節(jié)安排如下：
第1章：緒論。本章介紹了本書的研究背景及意義，并概述了深度學習在視頻車道線檢測中的研究現(xiàn)狀。
第2章：基于深度學習的車道線檢測理論基礎(chǔ)。本章介紹了車道線檢測常用的數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)預處理方法及性能評估。
第3章：基于Swin Transformer的車道線檢測技術(shù)。本章介紹了構(gòu)建車道線檢測的系統(tǒng)概念、網(wǎng)絡設計方法、訓練策略及實驗結(jié)果和分析。
第4章：基于深度混合網(wǎng)絡的連續(xù)多幀駕駛場景的魯棒車道線檢測技術(shù)。本章介紹了構(gòu)建和使用車道線檢測數(shù)據(jù)集的方法、訓練深度學習模型的策略及實驗結(jié)果和分析。
第5章：基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)。本章介紹了經(jīng)典VOS模型和改進的VOS模型的概念和原理，并分析它們在幀間演化方面的優(yōu)缺點。
第6章：基于MMA-Net的輕量級視頻實例車道線檢測技術(shù)。本章介紹了FMMA-Net網(wǎng)絡框架的原理和設計思想、記憶幀編碼器設計和查詢幀編碼器設計、網(wǎng)絡的損失函數(shù)及實驗結(jié)果與分析。
第7章：基于記憶模板的多幀實例車道線檢測技術(shù)。本章介紹了基于記憶模板的多幀實例車道線檢測的網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)、記憶模板的工作原理、記憶模板的結(jié)構(gòu)設計、模板匹配與時空記憶中的固有誤差、多目標轉(zhuǎn)移矩陣損失函數(shù)、實驗準備以及實驗結(jié)果和分析。
第8章：未來展望與發(fā)展趨勢。本章展望了視頻車道線檢測技術(shù)的未來發(fā)展方向和潛力應用。
本書由時培成撰寫，劉志強、張程輝和杜宇風參與了本書的資料整理工作，在此表示感謝。此外，還要感謝張榮蕓、周定華、海濱、王文沖、梁濤年等人，他們不僅為本書提供了相關(guān)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計信息，還在討論和反饋中提供了寶貴的見解。
最后，向所有的讀者表示感謝。正是你們的關(guān)注和支持，激勵我們不斷改進，使這本書更好地服務于社會。由于水平有限，書中難免存在不足之處，誠摯地期待讀者的指正和建議，幫助我們不斷進步。
謹以此書獻給所有參與和關(guān)心本書的人，愿我們共同追求進步，推動視頻車道線檢測技術(shù)的發(fā)展。

著者
2023年12月

第1章 緒論   001
1.1 研究背景及意義   002
1.1.1 研究背景   002
1.1.2 研究意義   003
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀   005
1.2.1 基于圖像處理的車道線檢測技術(shù)   007
1.2.2 基于CNN的車道線檢測技術(shù)   008
1.3 本書結(jié)構(gòu)概覽   013

第2章 基于深度學習的車道線檢測理論基礎(chǔ)   015
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡   016
2.1.1 卷積層   016
2.1.2 池化層   017
2.1.3 激活函數(shù)   017
2.1.4 全連接層   018
2.1.5 批量歸一化層   019
2.1.6 損失函數(shù)   019
2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用   020
2.2.1 目標檢測   021
2.2.2 圖像分割   021
2.3 車道線檢測   023
2.3.1 基于傳統(tǒng)方法的車道線檢測   023
2.3.2 基于深度學習的車道線檢測   024
2.4 數(shù)據(jù)集   027
2.4.1 交通場景數(shù)據(jù)集   028
2.4.2 車道線檢測數(shù)據(jù)集   032
2.4.3 數(shù)據(jù)集總結(jié)   036
2.5 數(shù)據(jù)預處理   038
2.6 性能評估   039
本章小結(jié)   040

第3章 基于Swin Transformer的車道線檢測技術(shù)   041
3.1 系統(tǒng)概述   042
3.2 網(wǎng)絡設計   044
3.2.1 車道邊緣建議網(wǎng)絡   044
3.2.2 車道線定位網(wǎng)絡   048
3.3 訓練策略   049
3.3.1 車道邊緣建議網(wǎng)絡   049
3.3.2 車道線定位網(wǎng)絡   050
3.4 實驗和結(jié)果   052
3.4.1 數(shù)據(jù)集   052
3.4.2 超參數(shù)設置和硬件環(huán)境   053
3.4.3 性能評估   053
3.4.4 測試結(jié)果可視化   057
本章小結(jié)   065

第4章 基于深度混合網(wǎng)絡的連續(xù)多幀駕駛場景的魯棒車道線檢測技術(shù)   067
4.1 系統(tǒng)概述   068
4.2 網(wǎng)絡設計   069
4.2.1 優(yōu)化的MAE網(wǎng)絡   069
4.2.2 掩碼技術(shù)   070
4.2.3 基于MAE架構(gòu)的編解碼器網(wǎng)絡   070
4.3 訓練策略   077
4.4 實驗和結(jié)果   078
4.4.1 數(shù)據(jù)集   078
4.4.2 超參數(shù)設置和硬件環(huán)境   080
4.4.3 實驗評估和比較   080
4.4.4 消融實驗   094
4.4.5 結(jié)果與討論   095
本章小結(jié)   096

第5章 基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)   097
5.1 時空記憶網(wǎng)絡   098
5.1.1 Key與Value空間的嵌入張量   098
5.1.2 STM網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)   099
5.2 多級記憶聚合模塊   101
5.3 Siamese網(wǎng)絡   104
5.3.1 深度相似性學習   104
5.3.2 全卷積暹羅網(wǎng)絡   105
5.4 自適應模板匹配   106
5.4.1 目標的嵌入向量   106
5.4.2 自適應模板匹配與更新   107
本章小結(jié)   110

第6章 基于MMA-Net的輕量級視頻實例車道線檢測技術(shù)   111
6.1 FMMA-Net網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)   112
6.2 記憶幀編碼器設計   112
6.2.1 ResNet-18-FA網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)   115
6.2.2 融合與注意力模塊   115
6.3 查詢幀編碼器設計   118
6.3.1 STDC網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)與分析   119
6.3.2 G-STDC網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)   123
6.3.3 全局上下文模塊   124
6.4 網(wǎng)絡的損失函數(shù)   125
6.4.1 實例車道線存在預測損失函數(shù)   125
6.4.2 實例車道線的mIoU損失函數(shù)   125
6.4.3 總損失函數(shù)   126
6.5 實驗結(jié)果與分析   126
6.5.1 VIL-100數(shù)據(jù)集   126
6.5.2 圖像級評價標準   128
6.5.3 實驗環(huán)境搭建與訓練   130
6.5.4 定量實驗結(jié)果與分析   130
6.5.5 定性實驗結(jié)果與分析   131
6.5.6 融合與注意力模塊的有效性   131
6.5.7 全局上下文模塊的有效性   133
本章小結(jié)   136

第7章 基于記憶模板的多幀實例車道線檢測技術(shù)   137
7.1 網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)   138
7.2 記憶模板的工作原理   138
7.3 記憶模板的結(jié)構(gòu)設計   141
7.3.1 全局動態(tài)特征   141
7.3.2 局部動態(tài)特征   142
7.4 模板匹配與時空記憶中的固有誤差   145
7.4.1 模板匹配中的固有誤差分析   145
7.4.2 時空記憶中的固有誤差分析   146
7.4.3 記憶固有誤差傳播   146
7.5 多目標轉(zhuǎn)移矩陣損失函數(shù)   149
7.6 實驗準備   151
7.6.1 TuSimple數(shù)據(jù)集   151
7.6.2 CULane數(shù)據(jù)集   152
7.6.3 視頻級車道線評價標準   152
7.6.4 實驗環(huán)境搭建   154
7.6.5 訓練結(jié)果   155
7.7 消融實驗結(jié)果與分析   156
7.7.1 記憶的有效性   157
7.7.2 融合與注意力模塊的有效性   158
7.7.3 記憶模板的有效性   158
7.7.4 多目標轉(zhuǎn)移矩陣的有效性   159
7.8 對比實驗結(jié)果與分析   161
7.8.1 在VIL-100中定量分析與對比   161
7.8.2 在VIL-100中定性分析與對比   162
7.8.3 在TuSimple中進行定量與定性分析與對比   164
7.8.4 在CULane中進行定量與定性分析與對比   165
7.9 實車實驗   168
7.9.1 實驗裝置介紹   168
7.9.2 相機標定模型搭建   170
7.9.3 相機標定實驗   172
7.9.4 實時視頻檢測   174
本章小結(jié)   178

第8章 未來展望與發(fā)展趨勢   179
8.1 深度學習技術(shù)的進一步應用   180
8.2 智能交通系統(tǒng)的發(fā)展前景   181
8.3 車道線檢測技術(shù)的創(chuàng)新方向   182

參考文獻   183