公开(公告)号：CN115880660A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211684804.9

申请日：2022-12-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙宁 ,  郑修文 ,  韩永朋

IPC: G06V20/56 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/58

Abstract: 本发明提出了一种基于结构表征和全局注意力机制的轨道线检测方法和系统，该方法包括以下步骤：从轨道线数据库中选取多种场景的轨道线RGB图像和轨道线标注，并转化为标签图像，将标签图像与RGB图像进行配对后按照相应的比例划分为训练集和测试集；构建基于结构表征和全局注意力机制的端到端可训练的深度神经网络模型；将划分好的训练集输入到深度神经网络中进行训练；将配对的RGB图像和标签图像输入到深度神经网络模型中，获得对应于每个配对图像在若干行方向的轨道线预测网格位置。本发明通过结构表征和全局注意力机制的结合，有效提取轨道线关键特征，提高网络模型检测的准确率和运行速率，保证应用的实时性。