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基于深度學習的視頻車道線檢測技術

基于深度學習的視頻車道線檢測技術

  • 作者
  • 時培成 著

在當今的自動駕駛和智能交通系統領域,視頻車道線檢測技術扮演著至關重要的角色。本書將帶您深入探索這一領域,揭示如何使用深度學習技術來實現精確、魯棒和實時的車道線檢測。 本書全面系統地介紹了基于深度學習的視頻車道線檢測技術,包括基于深度學習的車道線檢測理論基礎、基于Swin Transformer的車道線檢測技術、基于深度混合網絡的連續多幀駕駛場景的魯棒車道線檢測技術...


  • ¥128.00

ISBN: 978-7-122-45207-8

版次: 1

出版時間: 2024-06-01

圖書介紹

ISBN:978-7-122-45207-8

語種:漢文

開本:16

出版時間:2024-06-01

裝幀:平

頁數:190

編輯推薦

(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。 (2)本書從基礎概念開始,逐步深入研究模型、數據集、訓練策略和實際應用,展開介紹多種深度學習模型,包括卷積神經網絡、Swin Transformer以及它們的變種和組合。 (3)本書還探討該領域的前沿研究,如多模態感知、不確定性建模、端到端自動駕駛系統等,這些內容將有助于讀者更好地理解車道線檢測技術的發展趨勢和未來應用。

圖書前言

伴隨信息技術的快速發展,交通系統正經歷著前所未有的變革。智能交通系統、自動駕駛技術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,深度學習技術占據了一個舉足輕重的位置,尤其是在視頻車道線檢測領域。
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的最新進展和應用,深入了解這個領域的挑戰、機會和突破,以及深度學習如何在這個領域發揮關鍵作用。
1. 領略深度學習的魔力
深度學習,作為機器學習領域的一支強大力量,引領了眾多科技領域的變革,從圖像識別到自然語言處理,再到自動駕駛技術。它模仿了人腦神經網絡的工作原理,通過多層次的神經元連接來學習和理解復雜的數據模式。
在視頻車道線檢測中,深度學習技術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,它們不僅規定了車輛行駛的軌跡,還提供了駕駛員關于道路結構和方向的重要信息。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重要。
深度學習技術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實世界中復雜多變的道路環境。
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的視角和方法。本書從基礎概念開始,逐步深入研究模型、數據集、訓練策略和實際應用,展開介紹了多種深度學習模型,包括卷積神經網絡(CNN)、Swin Transformer以及它們的變種和組合。
不僅如此,本書還探討了該領域的前沿研究,如多模態感知、不確定性建模、端到端自動駕駛系統等。這些內容將有助于讀者更好地理解車道線檢測技術的發展趨勢和未來應用。
4. 本書的結構
本書分為8個章節,每章都深入探討了視頻車道線檢測技術的不同方面,具體章節安排如下:
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狀。
第2章:基于深度學習的車道線檢測理論基礎。本章介紹了車道線檢測常用的數據集、數據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。本章介紹了構建車道線檢測的系統概念、網絡設計方法、訓練策略及實驗結果和分析。
第4章:基于深度混合網絡的連續多幀駕駛場景的魯棒車道線檢測技術。本章介紹了構建和使用車道線檢測數據集的方法、訓練深度學習模型的策略及實驗結果和分析。
第5章:基于深度學習的視頻車道線檢測技術。本章介紹了經典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缺點。
第6章:基于MMA-Net的輕量級視頻實例車道線檢測技術。本章介紹了FMMA-Net網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、網絡的損失函數及實驗結果與分析。
第7章:基于記憶模板的多幀實例車道線檢測技術。本章介紹了基于記憶模板的多幀實例車道線檢測的網絡整體結構、記憶模板的工作原理、記憶模板的結構設計、模板匹配與時空記憶中的固有誤差、多目標轉移矩陣損失函數、實驗準備以及實驗結果和分析。
第8章:未來展望與發展趨勢。本章展望了視頻車道線檢測技術的未來發展方向和潛力應用。
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數據和統計信息,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的發展。

著者
2023年12月

精彩書摘

在當今的自動駕駛和智能交通系統領域,視頻車道線檢測技術扮演著至關重要的角色。本書將帶您深入探索這一領域,揭示如何使用深度學習技術來實現精確、魯棒和實時的車道線檢測。
本書全面系統地介紹了基于深度學習的視頻車道線檢測技術,包括基于深度學習的車道線檢測理論基礎、基于Swin Transformer的車道線檢測技術、基于深度混合網絡的連續多幀駕駛場景的魯棒車道線檢測技術、基于深度學習的視頻車道線檢測技術、基于MMA-Net的輕量級視頻實例車道線檢測技術、基于記憶模板的多幀實例車道線檢測技術、未來展望與發展趨勢等。
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人員參考,亦可供高等院校相關專業師生參考使用。

目錄

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 國內外研究現狀   005
1.2.1 基于圖像處理的車道線檢測技術   007
1.2.2 基于CNN的車道線檢測技術   008
1.3 本書結構概覽   013

第2章 基于深度學習的車道線檢測理論基礎   015
2.1 卷積神經網絡   016
2.1.1 卷積層   016
2.1.2 池化層   017
2.1.3 激活函數   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   019
2.2 卷積神經網絡的應用   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 數據集   027
2.4.1 交通場景數據集   028
2.4.2 車道線檢測數據集   032
2.4.3 數據集總結   036
2.5 數據預處理   038
2.6 性能評估   039
本章小結   040

第3章 基于Swin Transformer的車道線檢測技術   041
3.1 系統概述   042
3.2 網絡設計   044
3.2.1 車道邊緣建議網絡   044
3.2.2 車道線定位網絡   048
3.3 訓練策略   049
3.3.1 車道邊緣建議網絡   049
3.3.2 車道線定位網絡   050
3.4 實驗和結果   052
3.4.1 數據集   052
3.4.2 超參數設置和硬件環境   053
3.4.3 性能評估   053
3.4.4 測試結果可視化   057
本章小結   065

第4章 基于深度混合網絡的連續多幀駕駛場景的魯棒車道線檢測技術   067
4.1 系統概述   068
4.2 網絡設計   069
4.2.1 優化的MAE網絡   069
4.2.2 掩碼技術   070
4.2.3 基于MAE架構的編解碼器網絡   070
4.3 訓練策略   077
4.4 實驗和結果   078
4.4.1 數據集   078
4.4.2 超參數設置和硬件環境   080
4.4.3 實驗評估和比較   080
4.4.4 消融實驗   094
4.4.5 結果與討論   095
本章小結   096

第5章 基于深度學習的視頻車道線檢測技術   097
5.1 時空記憶網絡   098
5.1.1 Key與Value空間的嵌入張量   098
5.1.2 STM網絡結構   099
5.2 多級記憶聚合模塊   101
5.3 Siamese網絡   104
5.3.1 深度相似性學習   104
5.3.2 全卷積暹羅網絡   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   110

第6章 基于MMA-Net的輕量級視頻實例車道線檢測技術   111
6.1 FMMA-Net網絡結構   112
6.2 記憶幀編碼器設計   112
6.2.1 ResNet-18-FA網絡結構   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網絡結構與分析   119
6.3.2 G-STDC網絡結構   123
6.3.3 全局上下文模塊   124
6.4 網絡的損失函數   125
6.4.1 實例車道線存在預測損失函數   125
6.4.2 實例車道線的mIoU損失函數   125
6.4.3 總損失函數   126
6.5 實驗結果與分析   126
6.5.1 VIL-100數據集   126
6.5.2 圖像級評價標準   128
6.5.3 實驗環境搭建與訓練   130
6.5.4 定量實驗結果與分析   130
6.5.5 定性實驗結果與分析   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   136

第7章 基于記憶模板的多幀實例車道線檢測技術   137
7.1 網絡整體結構   138
7.2 記憶模板的工作原理   138
7.3 記憶模板的結構設計   141
7.3.1 全局動態特征   141
7.3.2 局部動態特征   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 多目標轉移矩陣損失函數   149
7.6 實驗準備   151
7.6.1 TuSimple數據集   151
7.6.2 CULane數據集   152
7.6.3 視頻級車道線評價標準   152
7.6.4 實驗環境搭建   154
7.6.5 訓練結果   155
7.7 消融實驗結果與分析   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 多目標轉移矩陣的有效性   159
7.8 對比實驗結果與分析   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   178

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

參考文獻   183

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