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空中车道网：基于小波增强代价敏感对称全卷积神经网络的航拍图像车道标线语义分割

DOI：10.1109/TGRS.2018.2878510 期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 关于车道标线位置与外观的知识，是创建高精度地图的先决条件——这类地图对自动驾驶、基础设施监测、分车道交通管理及城市规划都至关重要。车道标线是此类地图的重要组成部分，它们向驾驶员传递道路规则。人类通过学习掌握这些规则，而自动驾驶车辆则需要被教会识别标线以实现自身定位。因此，要达成这些目标，就需要对道路和高速公路影像进行精确可靠的车道标线语义分割。我们采用航空影像（通过引入航拍车道标线数据集，在短时间内即可捕捉大范围区域），并提出一种经小波变换增强的对称全卷积神经网络，用于自动执行航拍影像中的车道标线分割。针对车道标线像素与背景像素数量严重失衡的问题，我们采用定制化损失函数及新型数据增强方法。相比前沿技术且无需第三方信息辅助，我们实现了更高精度的车道标线像素级定位。本文首次引入实验所用的高质量数据集，涵盖当今交通系统具有代表性的各类车道标线情境与类别。该数据集将公开发布，可作为该领域未来算法的基准测试集。
作者： Seyed Majid Azimi，Peter Fischer，Marco K?rner，Peter Reinartz
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了在航拍图像中实现准确可靠的车道线语义分割，从而创建自动驾驶、基础设施监测、车道级交通管理和城市规划所需的高精度地图。

研究成果

研究表明，通过小波变换和代价敏感损失函数增强的Aerial LaneNet网络，在航拍图像中的车道线分割任务上实现了高精度。该网络性能优于现有最先进方法，并对地面采样距离（GSD）、相机视角及光照条件的变化表现出强鲁棒性。新引入的AerialLanes18数据集为此领域未来研究提供了基准测试基准。

研究不足

局限性包括阴影区域识别困难、道路语义标志难以辨认以及车道标线褪色问题。该网络在分割极小的车道标线物体以及复杂背景环境下也表现出性能下降。

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