隨著無人駕駛技術(shù)的發(fā)展,提高其安全性成為實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵所在。其中,車道線檢測(cè)是無人駕駛技術(shù)中的重要基礎(chǔ)。本文以結(jié)構(gòu)化道路場(chǎng)景中的車道線為主要研究對(duì)象,結(jié)合道路分割任務(wù),開展了如下研究。首先,研究了道路分割算法。改進(jìn)了DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),優(yōu)選了VGG為特征提取基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),去掉了全連接層,并在pool5層后添加了ASPP結(jié)構(gòu),以提取特征圖中的多尺度信息,添加了跳躍連接結(jié)構(gòu),將底層信息與高層信息進(jìn)行融合。在KITTI數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果表明,改進(jìn)算法平均精確率達(dá)到了92.37%,單張圖像分割時(shí)間為83.39ms。然后,研究了車道線檢測(cè)算法。改進(jìn)了SCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),捕獲車道線空間信息,用后處理方式替代原網(wǎng)絡(luò)中對(duì)各車道線分類的子網(wǎng)絡(luò),簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)模型。另外,采用了加權(quán)最小二乘法,對(duì)改進(jìn)SCNN網(wǎng)絡(luò)輸出的車道線候選點(diǎn)進(jìn)行車道線擬合。在CULane數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果表明,改進(jìn)算法精確率與召回率的綜合指標(biāo)F1達(dá)到了71.3%,比SCNN網(wǎng)絡(luò)提高了0.9%。接著,研究了融合結(jié)構(gòu)化道路分割的車道線多任務(wù)學(xué)習(xí)檢測(cè)算法。采用了參數(shù)硬共享機(jī)制的多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),改進(jìn)DeepLab網(wǎng)絡(luò)為道路分割子網(wǎng)絡(luò);采用... 

【文章來源】：武漢理工大學(xué)湖北省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 道路分割研究現(xiàn)狀
        1.2.2 車道線檢測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 車道線跟蹤研究現(xiàn)狀
    1.3 研究難點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及安排
第2章 結(jié)構(gòu)化道路區(qū)域分割算法研究
    2.1 結(jié)構(gòu)化道路場(chǎng)景特點(diǎn)分析
    2.2 結(jié)構(gòu)化道路分割的深度學(xué)習(xí)算法分析
        2.2.1 FCN全卷積語義分割網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 DeepLab語義分割網(wǎng)絡(luò)
    2.3 改進(jìn)DeepLab的結(jié)構(gòu)化道路分割網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 結(jié)構(gòu)化道路特征提取網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 帶孔空間金字塔結(jié)構(gòu)
        2.3.3 結(jié)構(gòu)化道路特征解碼器
        2.3.4 網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)
    2.4 改進(jìn)結(jié)構(gòu)化道路分割算法測(cè)試與性能分析
        2.4.1 道路分割數(shù)據(jù)集
        2.4.2 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.4.3 算法測(cè)試結(jié)果與性能分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 車道線檢測(cè)算法研究
    3.1 車道線特點(diǎn)分析
    3.2 改進(jìn)SCNN的車道線候選點(diǎn)提取網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 改進(jìn)SCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型
        3.2.2 空間信息傳遞結(jié)構(gòu)
        3.2.3 網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)
    3.3 基于候選點(diǎn)的車道線檢測(cè)
        3.3.1 車道線候選點(diǎn)歸類
        3.3.2 基于加權(quán)最小二乘法的車道線曲線擬合
    3.4 改進(jìn)車道線檢測(cè)算法測(cè)試與性能分析
        3.4.1 車道線數(shù)據(jù)集
        3.4.2 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.3 算法測(cè)試與性能分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 融合結(jié)構(gòu)化道路分割的車道線多任務(wù)學(xué)習(xí)檢測(cè)算法研究
    4.1 多任務(wù)學(xué)習(xí)算法分析
    4.2 融合結(jié)構(gòu)化道路分割的車道線多任務(wù)學(xué)習(xí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型搭建
        4.2.2 任務(wù)間連接編碼結(jié)構(gòu)
        4.2.3 多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)
    4.3 改進(jìn)算法測(cè)試與性能分析
        4.3.1 數(shù)據(jù)集標(biāo)注
        4.3.2 算法性能測(cè)試與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 結(jié)構(gòu)化道路與車道線跟蹤算法研究
    5.1 跟蹤算法對(duì)比分析
        5.1.1 Meanshift跟蹤算法
        5.1.2 Camshift跟蹤算法
        5.1.3 Kalman濾波跟蹤算法
    5.2 改進(jìn)結(jié)構(gòu)化道路與車道線跟蹤算法
        5.2.1 Kalman與 Camshift融合的單目標(biāo)跟蹤
        5.2.2 Kalman與 Camshift融合的道路與車道線同步跟蹤
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]車道線識(shí)別中感興趣區(qū)域預(yù)測(cè)技術(shù)研究[D]. 黃賽賽.重慶大學(xué) 2017
[2]運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的研究及應(yīng)用[D]. 陸偉.安徽理工大學(xué) 2016
[3]基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 李松澤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3643651