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申请/专利权人：闽江学院
摘要：本发明涉及一种基于全局特征优化和形状特征感知聚合的车道线检测方法，属于自动驾驶技术领域。该方法提出一个融合了全局特征优化器（GFO）和自适应车道几何聚合器（ALGA）这两个核心组件的车道线检测模型，其通过全局特征优化器使得模型能够对图像中的局部和全局特征进行充分地融合，有效过滤不重要的信息，同时使用自适应车道几何聚合器来有效地利用好车道线特殊的形状先验信息，从而使模型能够有效地应对弯道和车道线缺失等复杂场景，有效地缓解了之前的方法中模型遇到复杂情况时性能下降的问题。
主权项：1.一种基于全局特征优化和形状特征感知聚合的车道线检测方法，其特征在于，提出融合全局特征优化器GFO和自适应车道几何聚合器ALGA两个核心组件的车道线检测模型，通过全局特征优化器GFO使得模型能够对图像中的局部和全局特征进行充分地融合，同时使用自适应车道几何聚合器ALGA来有效地利用好车道线的形状先验信息，进而实现车道线检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 闽江学院 基于全局特征优化和形状特征感知聚合的车道线检测方法
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