公开(公告)号：CN115205811A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210184350.2

申请日：2022-02-28

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 娄建楼 ,  梁丰 ,  曲朝阳 ,  谭咏麟 ,  周佳乐 ,  李向宇 ,  陈科余 ,  贺博川 ,  张雪

IPC: G06V20/58 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/32

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习方法的遮挡车道线检测方法，其方法包括：对车道线数据进行增强及尺寸统一操作；利用多通道特征空间金字塔为特征提取网络，进行对预处理完毕的车道线信息进行语义分割及多尺度特征融合；引入双注意力机制的循环特征丰富模块，将遮挡前后的车道线空间信息丰富到原始特征中，增加了车道线细粒度特征细节；通过二分类损失计算将车道线与背景信息分离，以完成对遮挡前后的车道线检测实验，最终对结果进行分析评价。本发明的方法可实现对遮挡条件下的车道线检测，为自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)提供重要参考。

公开(公告)号：CN116051957A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310001089.2

申请日：2023-01-03

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 娄建楼 ,  李向宇 ,  梁丰 ,  陈科余 ,  裴天鹏 ,  谭咏麟

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V40/10 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于注意力机制和多尺度融合的个人防护物品检测网络，包括:利用DARM模块构建的特征提取模块DAR50，用于通过自适应目标形态的同时增强目标特征信息；CCFPN特征融合模块，用于通过在不同阶段特征图中建立每个像素点与其他像素点的信息融合，再利用金字塔结构对不同阶段的特征进行融合，提高对不同尺度目标的检测性能。本发明的DAR50特征提取模块，有效减少背景信息干扰，更准确地提取目标特征信息；CCFPN特征融合模块，其通过在不同阶段特征图中建立每个像素点与其他像素点的信息融合，再利用金字塔结构对不同阶段的特征进行融合，提高对不同尺度目标的检测性能。