基于深度学习的视频车道线检测技术

（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习的视频车道线检测技术。 （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习模型，包括卷积神经网络、Swin Transformer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、不确定性建模、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。

伴随信息技术的快速发展，交通系统正经历着前所未有的变革。智能交通系统、自动驾驶技术和智能交通管理正在逐渐改变着我们的出行方式和道路安全。在这个演变的过程中，深度学习技术占据了一个举足轻重的位置，尤其是在视频车道线检测领域。
本书将带您踏上一场深度学习之旅，探索视频车道线检测技术的最新进展和应用，深入了解这个领域的挑战、机会和突破，以及深度学习如何在这个领域发挥关键作用。
1. 领略深度学习的魔力
深度学习，作为机器学习领域的一支强大力量，引领了众多科技领域的变革，从图像识别到自然语言处理，再到自动驾驶技术。它模仿了人脑神经网络的工作原理，通过多层次的神经元连接来学习和理解复杂的数据模式。
在视频车道线检测中，深度学习技术能够敏锐地感知道路，准确地定位车辆，提高驾驶的安全性，这不仅仅是技术的进步，更是我们向未来智能交通迈出的坚实一步。
2. 车道线检测的重要性
车道线是道路的基本组成部分，它们不仅规定了车辆行驶的轨迹，还提供了驾驶员关于道路结构和方向的重要信息。因此，准确地检测和跟踪车道线，对于道路安全和自动驾驶至关重要。
深度学习技术在车道线检测中的应用，不仅可以提高检测的准确性，还能够适应各种复杂的道路条件，包括光照变化、恶劣天气以及道路标志的多样性。这能帮助无人车更好地应对现实世界中复杂多变的道路环境。
3. 本书的目标
本书的目标是为读者提供一个全面、深入了解基于深度学习的视频车道线检测技术的视角和方法。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，展开介绍了多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、Swin Transformer以及它们的变种和组合。
不仅如此，本书还探讨了该领域的前沿研究，如多模态感知、不确定性建模、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。
4. 本书的结构
本书分为8个章节，每章都深入探讨了视频车道线检测技术的不同方面，具体章节安排如下：
第1章：绪论。本章介绍了本书的研究背景及意义，并概述了深度学习在视频车道线检测中的研究现状。
第2章：基于深度学习的车道线检测理论基础。本章介绍了车道线检测常用的数据集、数据预处理方法及性能评估。
第3章：基于Swin Transformer的车道线检测技术。本章介绍了构建车道线检测的系统概念、网络设计方法、训练策略及实验结果和分析。
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。本章介绍了构建和使用车道线检测数据集的方法、训练深度学习模型的策略及实验结果和分析。
第5章：基于深度学习的视频车道线检测技术。本章介绍了经典VOS模型和改进的VOS模型的概念和原理，并分析它们在帧间演化方面的优缺点。
第6章：基于MMA-Net的轻量级视频实例车道线检测技术。本章介绍了FMMA-Net网络框架的原理和设计思想、记忆帧编码器设计和查询帧编码器设计、网络的损失函数及实验结果与分析。
第7章：基于记忆模板的多帧实例车道线检测技术。本章介绍了基于记忆模板的多帧实例车道线检测的网络整体结构、记忆模板的工作原理、记忆模板的结构设计、模板匹配与时空记忆中的固有误差、多目标转移矩阵损失函数、实验准备以及实验结果和分析。
第8章：未来展望与发展趋势。本章展望了视频车道线检测技术的未来发展方向和潜力应用。
本书由时培成撰写，刘志强、张程辉和杜宇风参与了本书的资料整理工作，在此表示感谢。此外，还要感谢张荣芸、周定华、海滨、王文冲、梁涛年等人，他们不仅为本书提供了相关数据和统计信息，还在讨论和反馈中提供了宝贵的见解。
最后，向所有的读者表示感谢。正是你们的关注和支持，激励我们不断改进，使这本书更好地服务于社会。由于水平有限，书中难免存在不足之处，诚挚地期待读者的指正和建议，帮助我们不断进步。
谨以此书献给所有参与和关心本书的人，愿我们共同追求进步，推动视频车道线检测技术的发展。

著者
2023年12月

在当今的自动驾驶和智能交通系统领域，视频车道线检测技术扮演着至关重要的角色。本书将带您深入探索这一领域，揭示如何使用深度学习技术来实现精确、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习的视频车道线检测技术，包括基于深度学习的车道线检测理论基础、基于Swin Transformer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、基于深度学习的视频车道线检测技术、基于MMA-Net的轻量级视频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、深度学习等方面的技术人员参考，亦可供高等院校相关专业师生参考使用。

第1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 国内外研究现状   005
1.2.1 基于图像处理的车道线检测技术   007
1.2.2 基于CNN的车道线检测技术   008
1.3 本书结构概览   013

第2章 基于深度学习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 基于深度学习的车道线检测   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 数据集总结   036
2.5 数据预处理   038
2.6 性能评估   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 性能评估   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架构的编解码器网络   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 基于深度学习的视频车道线检测技术   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 深度相似性学习   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-Net的轻量级视频实例车道线检测技术   111
6.1 FMMA-Net网络结构   112
6.2 记忆帧编码器设计   112
6.2.1 ResNet-18-FA网络结构   115
6.2.2 融合与注意力模块   115
6.3 查询帧编码器设计   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 总损失函数   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 定性实验结果与分析   131
6.5.6 融合与注意力模块的有效性   131
6.5.7 全局上下文模块的有效性   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 记忆模板的工作原理   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 视频级车道线评价标准   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 记忆的有效性   157
7.7.2 融合与注意力模块的有效性   158
7.7.3 记忆模板的有效性   158
7.7.4 多目标转移矩阵的有效性   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中定性分析与对比   162
7.8.3 在TuSimple中进行定量与定性分析与对比   164
7.8.4 在CULane中进行定量与定性分析与对比   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 实时视频检测   174
本章小结   178

第8章 未来展望与发展趋势   179
8.1 深度学习技术的进一步应用   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

参考文献   183