基于深度学的车道线检测技术 交通运输 时培成 新华正版
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作者时培成
出版社化学工业出版社
ISBN9787122452078
出版时间2024-06
版次1
装帧平装
开本16
页数204页
字数207千字
定价128元
货号xhwx_1203260747
上书时间2024-05-14
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商品详情
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主编：
（1）本书的目标是为读者提供一个全面的、深入的了解基于深度学的车道线检测技术。
（2）本书从基础概念开始，逐步深入研究模型、数据集、训练策略和实际应用，展开介绍多种深度学模型，包括卷积神经网络、win tranformer以及它们的变种和组合。
（3）本书还探讨该领域的前沿研究，如多模态感知、不确定建模、端到端自动驾驶系统等，这些内容将有助于读者更好地理解车道线检测技术的发展趋势和未来应用。
目录：
章 绪论 001
1.1 研究背景及意义 002
1.1.1 研究背景 002
1.1.2 研究意义 003
1.2 外研究现状 005
1.2.1 基于图像处理的车道线检测技术 007
1.2.2 基于n的车道线检测技术 008
1.3 本书结构概览 013
第2章 基于深度学的车道线检测理论基础 015
2.1 卷积神经网络 016
2.1.1 卷积层 016
2.1.2 池化层 017
2.1.3 激活函数 017
2.1.4 全连接层 018
2.1.5 批量归一化层 019
2.1.6 损失函数 019
2.2 卷积神经网络的应用 020
2.2.1 目标检测 021
2.2.2 图像分割 021
2.3 车道线检测 023
2.3.1 基于传统方法的车道线检测 023
2.3.2 基于深度学的车道线检测 024
2.4 数据集 027
2.4.1 交通场景数据集 028
2.4.2 车道线检测数据集 032
2.4.3 数据集结 036
2.5 数据预处理 038
2.6 能评估 039
本章小结 040
第3章 基于swin transformer的车道线检测技术 041
3.1 系统概述 042
3.2 网络设计 044
3.2.1 车道边缘建议网络 044
3.2.2 车道线定位网络 048
3.3 训练策略 049
3.3.1 车道边缘建议网络 049
3.3.2 车道线定位网络 050
3.4 实验和结果 052
3.4.1 数据集 052
3.4.2 超参数设置和硬件环境 053
3.4.3 能评估 053
3.4.4 测试结果可视化 057
本章小结 065
第4章 基于深度混合网络的连续多帧驾驶场景的鲁棒车道线检测技术 067
4.1 系统概述 068
4.2 网络设计 069
4.2.1 优化的mae网络 069
4.2.2 掩码技术 070
4.2.3 基于mae架构的编网络 070
4.3 训练策略 077
4.4 实验和结果 078
4.4.1 数据集 078
4.4.2 超参数设置和硬件环境 080
4.4.3 实验评估和比较 080
4.4.4 消融实验 094
4.4.5 结果与讨论 095
本章小结 096
第5章 基于深度学的车道线检测技术 097
5.1 时空记忆网络 098
5.1.1 key与value空间的嵌入张量 098
5.1.2 stm网络结构 099
5.2 多级记忆聚合模块 101
5.3 siamese网络 104
5.3.1 深度相似学 104
5.3.2 全卷积暹罗网络 105
5.4 自适应模板匹配 106
5.4.1 目标的嵌入向量 106
5.4.2 自适应模板匹配与更新 107
本章小结 110
第6章 基于mma-的轻量级实例车道线检测技术 111
6.1 fmma-网络结构 112
6.2 记忆帧设计 112
6.2.1 res-18-fa网络结构 115
6.2.2 融合与注意力模块 115
6.3 查询帧设计 118
6.3.1 stdc网络结构与分析 119
6.3.2 g-stdc网络结构 123
6.3.3 全局上下文模块 124
6.4 网络的损失函数 125
6.4.1 实例车道线存在预测损失函数 125
6.4.2 实例车道线的miou损失函数 125
6.4.3 损失函数 126
6.5 实验结果与分析 126
6.5.1 vil-100数据集 126
6.5.2 图像级评价标准 128
6.5.3 实验环境搭建与训练 130
6.5.4 定量实验结果与分析 130
6.5.5 定实验结果与分析 131
6.5.6 融合与注意力模块的有效 131
6.5.7 全局上下文模块的有效 133
本章小结 136
第7章 基于记忆模板的多帧实例车道线检测技术 137
7.1 网络整体结构 138
7.2 记忆模板的工作 138
7.3 记忆模板的结构设计 141
7.3.1 全局动态特征 141
7.3.2 局部动态特征 142
7.4 模板匹配与时空记忆中的固有误差 145
7.4.1 模板匹配中的固有误差分析 145
7.4.2 时空记忆中的固有误差分析 146
7.4.3 记忆固有误差传播 146
7.5 多目标转移矩阵损失函数 149
7.6 实验准备 151
7.6.1 tusimple数据集 151
7.6.2 culane数据集 152
7.6.3 级车道线评价标准 152
7.6.4 实验环境搭建 154
7.6.5 训练结果 155
7.7 消融实验结果与分析 156
7.7.1 记忆的有效 157
7.7.2 融合与注意力模块的有效 158
7.7.3 记忆模板的有效 158
7.7.4 多目标转移矩阵的有效 159
7.8 对比实验结果与分析 161
7.8.1 在vil-100中定量分析与对比 161
7.8.2 在vil-100中定分析与对比 162
7.8.3 在tusimple中进行定量与定分析与对比 164
7.8.4 在culane中进行定量与定分析与对比 165
7.9 实车实验 168
7.9.1 实验装置介绍 168
7.9.2 相机标定模型搭建 170
7.9.3 相机标定实验 172
7.9.4 实时检测 174
本章小结 178
第8章 未来展望与发展趋势 179
8.1 深度学技术的进一步应用 180
8.2 智能交通系统的发展前景 181
8.3 车道线检测技术的创新方向 182
参文献 183
内容简介：
在当今的自动驾驶和智能交通系统领域，车道线检测技术扮演着至关重要的角。本书将带您深入探索这一领域，揭示如何使用深度学技术来实现准确、鲁棒和实时的车道线检测。
本书全面系统地介绍了基于深度学的车道线检测技术，包括基于深度学的车道线检测理论基础、基于win tranformer的车道线检测技术、基于深度混合网络的连续多帧驾驶场景的鲁棒车道线检测技术、基于深度学的车道线检测技术、基于mma的轻量级实例车道线检测技术、基于记忆模板的多帧实例车道线检测技术、未来展望与发展趋势等。
本书可供从事自动驾驶、交通工程、计算机视觉、深度学等方面的技术人员参，亦可供高等院校相关专业师生参使用。
作者简介：
无
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