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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司

摘要：本发明公开了基于改进U‑Net网络的车道线检测方法，其步骤：1）数据预处理：2）建立基于U‑Net的车道线检测网络；由四个编码器和解码器组成，编码器用于提取数据集中行车图像的特征，解码器用于恢复车道线特征；3）将注意力机制模块嵌入U‑Net车道线检测网络；编码块一与解码块四之间，编码块二与解码块三之间，编码块三与解码块二之间，编码块四与解码块一之间，分别嵌入注意力机制模块；4）使用改进的U‑Net的车道线检测模型对行车图像进行检测，得到网络预测的车道线。本发明通过在特征拼接前嵌入注意力机制模块来提升特征各通道的利用率，增强显著的特征通道，抑制无效的特征通道，进而提升网络的检测性能。

主权项：1.基于改进U-Net网络的车道线检测方法，其特征在于包括如下步骤：1数据预处理：通过在车辆上配置的信号采集装置，采集行车图像，对图像中的交通场景进行预处理，对图像进行编号，形成最终的数据集；使用图像分割标注软件对数据集进行标注，获取数据集中每张行车图像的车道线标签，作为数据集的标签；2建立基于U-Net的车道线检测网络：由四个编码器和解码器组成，编码器用于提取数据集中行车图像的特征，由编码块一、编码块二、编码块三和编码块四串联而成,各编码块由卷积层、ReLU激活层、批归一化层、最大池化层4个编码单元构成，编码块一接收原始图像；解码器用于恢复车道线特征，包括解码块一、解码块二、解码块三和解码块四，各解码块由反卷积层、ReLU激活层、卷积层、批归一化层构成，在卷积层前设置特征拼接操作；3将注意力机制模块嵌入U-Net车道线检测网络：在编码块一与对应的解码块四之间，在编码块二与对应的解码块三之间，在编码块三与对应的解码块二之间，在编码块四与对应的解码块一之间，分别嵌入注意力机制模块；每个编码块的输出特征为X，对特征赋予注意力特性后为所述注意力机制模块内部操作分为三步，首先是特征降维，将输入X进行全局平均池化和全局最大池化来提取各个通道的显著特征，并对两次提取结果进行叠加；其次，在特征降维操作后，串联FC层、ReLU层、FC层和Sigmod激活层，使用Sigmod激活层来突出各个特征通道的重要程度；最后，将特征图各通道的注意力权重与输入X进行点乘，得到加入了注意力特性的特征图4使用改进的U-Net的车道线检测模型对行车图像进行检测，得到网络预测的车道线。

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