Resumen

La detección de carriles desempeña un papel esencial en los sistemas avanzados de asistencia al conductor y en los sistemas de conducción autónoma. Sin embargo, la detección de carriles se ve afectada por muchos factores, como algunas situaciones de tráfico difíciles. La detección de carriles múltiples también es muy importante. Para resolver estos problemas, hemos propuesto un método de detección de carriles basado en la segmentación de instancias, denominado RS-Lane. Este método se basa en LaneNet y utiliza la Atención Dividida propuesta por ResNeSt para mejorar la representación de características en anotaciones delgadas y dispersas como las marcas de carril. También utilizamos Self-Attention Distillation para mejorar las capacidades de representación de características de la red sin añadir tiempo de inferencia. RS-Lane puede detectar carriles sin límites de número. Las pruebas realizadas en los conjuntos de datos TuSimple y CULane muestran que RS-Lane ha obtenido resultados comparables con SOTA y ha mejorado en situaciones de tráfico difíciles como la ausencia de línea, la luz deslumbrante y la sombra. Esta investigación proporciona una referencia para la aplicación de la detección de carriles en la conducción autónoma y los sistemas avanzados de asistencia al conductor.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:carril, conductor avanzado, sistemas de asistencia, detección de carril, sistemas de conducción autónoma, situaciones de tráfico difíciles, capacidades de representación de características, método de detección de carril, destilación de la atención, conjuntos de datos de carril.
• Keywords:lane, advanced driver, assistance systems, lane detection, autonomous driving systems, challenging traffic situations, feature representation capabilities, lane detection method, attention distillation, culane datasets