Moderna bilar har ett ökande antal funktioner för förarassistans, bland vilka automatisk körfältshållning. Den senare gör det möjligt för bilen att positionera sig på rätt sätt inom körfälten, vilket också är avgörande för varje efterföljande beslut om körfältsavgång eller banplanering i helt autonoma bilar. Traditionella körfältsdetekteringsmetoder bygger på en kombination av högspecialiserade, handgjorda funktioner och heuristik, vanligtvis följt av efterbehandlingsmetoder, som är beräknings dyrt och benägna att skalbarhet på grund av variationer i vägscenen. Mer färska metoder utnyttja djupt lärande modeller, tränade för pixel-wise körfält segmentering, även när inga markeringar finns i bilden på grund av deras stora mottaglig fält. Trots sina fördelar är dessa metoder begränsade till att upptäcka ett fördefinierat, fast antal körfält, t.ex. ego-lanes, och kan inte hantera körfält förändringar. I detta dokument går vi längre än de ovan nämnda begränsningarna och föreslår att man kastar problemet med att upptäcka körfält som ett exempel på segmenteringsproblem - där varje körfält utgör sitt eget exempel - som kan tränas från början till slut. För att parametrisera de segmenterade körfälten innan vi monterar körfältet, föreslår vi vidare att tillämpa en inlärd perspektivomvandling, beroende på bilden, i motsats till en fast "fågel-öga-vy" transformation. Genom att göra det säkerställer vi en körfältsmontering som är robust mot ändringar i vägplan, till skillnad från befintliga tillvägagångssätt som bygger på en fast, fördefinierad omvandling. Sammanfattningsvis föreslår vi en snabb detekteringsalgoritm för körfält, som körs vid 50 fps, som kan hantera ett varierande antal körfält och hantera ändringar i körfält. Vi verifierar vår metod på tuSimple datasetet och uppnår konkurrenskraftiga resultat. Symposiet IEEE Intelligent Vehicles (IV)
Medan REF utför segmentering på bildpixelnivå, samlar vi körfältssegmenten i BEV på den semi-lokala kakelskalan, som är mycket billigare att beräkna.
Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach
{'venue': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}