（1）本書(shū)的目標是為讀者提供一個(gè)全面的、深入的了解基于深度學(xué)習的視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)。 （2）本書(shū)從基礎概念開(kāi)始，逐步深入研究模型、數據集、訓練策略和實(shí)際應用，展開(kāi)介紹多種深度學(xué)習模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、Swin Transformer以及它們的變種和組合。 （3）本書(shū)還探討該領(lǐng)域的前沿研究，如多模態(tài)感知、不確定性建模、端到端自動(dòng)駕駛系統等，這些內容將有助于讀者更好地理解車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢和未來(lái)應用。

伴隨信息技術(shù)的快速發(fā)展，交通系統正經(jīng)歷著(zhù)前所未有的變革。智能交通系統、自動(dòng)駕駛技術(shù)和智能交通管理正在逐漸改變著(zhù)我們的出行方式和道路安全。在這個(gè)演變的過(guò)程中，深度學(xué)習技術(shù)占據了一個(gè)舉足輕重的位置，尤其是在視頻車(chē)道線(xiàn)檢測領(lǐng)域。
本書(shū)將帶您踏上一場(chǎng)深度學(xué)習之旅，探索視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)的最新進(jìn)展和應用，深入了解這個(gè)領(lǐng)域的挑戰、機會(huì )和突破，以及深度學(xué)習如何在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用。
1. 領(lǐng)略深度學(xué)習的魔力
深度學(xué)習，作為機器學(xué)習領(lǐng)域的一支強大力量，引領(lǐng)了眾多科技領(lǐng)域的變革，從圖像識別到自然語(yǔ)言處理，再到自動(dòng)駕駛技術(shù)。它模仿了人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的工作原理，通過(guò)多層次的神經(jīng)元連接來(lái)學(xué)習和理解復雜的數據模式。
在視頻車(chē)道線(xiàn)檢測中，深度學(xué)習技術(shù)能夠敏銳地感知道路，準確地定位車(chē)輛，提高駕駛的安全性，這不僅僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是我們向未來(lái)智能交通邁出的堅實(shí)一步。
2. 車(chē)道線(xiàn)檢測的重要性
車(chē)道線(xiàn)是道路的基本組成部分，它們不僅規定了車(chē)輛行駛的軌跡，還提供了駕駛員關(guān)于道路結構和方向的重要信息。因此，準確地檢測和跟蹤車(chē)道線(xiàn)，對于道路安全和自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。
深度學(xué)習技術(shù)在車(chē)道線(xiàn)檢測中的應用，不僅可以提高檢測的準確性，還能夠適應各種復雜的道路條件，包括光照變化、惡劣天氣以及道路標志的多樣性。這能幫助無(wú)人車(chē)更好地應對現實(shí)世界中復雜多變的道路環(huán)境。
3. 本書(shū)的目標
本書(shū)的目標是為讀者提供一個(gè)全面、深入了解基于深度學(xué)習的視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)的視角和方法。本書(shū)從基礎概念開(kāi)始，逐步深入研究模型、數據集、訓練策略和實(shí)際應用，展開(kāi)介紹了多種深度學(xué)習模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）、Swin Transformer以及它們的變種和組合。
不僅如此，本書(shū)還探討了該領(lǐng)域的前沿研究，如多模態(tài)感知、不確定性建模、端到端自動(dòng)駕駛系統等。這些內容將有助于讀者更好地理解車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢和未來(lái)應用。
4. 本書(shū)的結構
本書(shū)分為8個(gè)章節，每章都深入探討了視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)的不同方面，具體章節安排如下：
第1章：緒論。本章介紹了本書(shū)的研究背景及意義，并概述了深度學(xué)習在視頻車(chē)道線(xiàn)檢測中的研究現狀。
第2章：基于深度學(xué)習的車(chē)道線(xiàn)檢測理論基礎。本章介紹了車(chē)道線(xiàn)檢測常用的數據集、數據預處理方法及性能評估。
第3章：基于Swin Transformer的車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)。本章介紹了構建車(chē)道線(xiàn)檢測的系統概念、網(wǎng)絡(luò )設計方法、訓練策略及實(shí)驗結果和分析。
第4章：基于深度混合網(wǎng)絡(luò )的連續多幀駕駛場(chǎng)景的魯棒車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)。本章介紹了構建和使用車(chē)道線(xiàn)檢測數據集的方法、訓練深度學(xué)習模型的策略及實(shí)驗結果和分析。
第5章：基于深度學(xué)習的視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)。本章介紹了經(jīng)典VOS模型和改進(jìn)的VOS模型的概念和原理，并分析它們在幀間演化方面的優(yōu)缺點(diǎn)。
第6章：基于MMA-Net的輕量級視頻實(shí)例車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)。本章介紹了FMMA-Net網(wǎng)絡(luò )框架的原理和設計思想、記憶幀編碼器設計和查詢(xún)幀編碼器設計、網(wǎng)絡(luò )的損失函數及實(shí)驗結果與分析。
第7章：基于記憶模板的多幀實(shí)例車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)。本章介紹了基于記憶模板的多幀實(shí)例車(chē)道線(xiàn)檢測的網(wǎng)絡(luò )整體結構、記憶模板的工作原理、記憶模板的結構設計、模板匹配與時(shí)空記憶中的固有誤差、多目標轉移矩陣損失函數、實(shí)驗準備以及實(shí)驗結果和分析。
第8章：未來(lái)展望與發(fā)展趨勢。本章展望了視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向和潛力應用。
本書(shū)由時(shí)培成撰寫(xiě)，劉志強、張程輝和杜宇風(fēng)參與了本書(shū)的資料整理工作，在此表示感謝。此外，還要感謝張榮蕓、周定華、海濱、王文沖、梁濤年等人，他們不僅為本書(shū)提供了相關(guān)數據和統計信息，還在討論和反饋中提供了寶貴的見(jiàn)解。
最后，向所有的讀者表示感謝。正是你們的關(guān)注和支持，激勵我們不斷改進(jìn)，使這本書(shū)更好地服務(wù)于社會(huì )。由于水平有限，書(shū)中難免存在不足之處，誠摯地期待讀者的指正和建議，幫助我們不斷進(jìn)步。
謹以此書(shū)獻給所有參與和關(guān)心本書(shū)的人，愿我們共同追求進(jìn)步，推動(dòng)視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)的發(fā)展。

著(zhù)者
2023年12月

在當今的自動(dòng)駕駛和智能交通系統領(lǐng)域，視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)扮演著(zhù)至關(guān)重要的角色。本書(shū)將帶您深入探索這一領(lǐng)域，揭示如何使用深度學(xué)習技術(shù)來(lái)實(shí)現精確、魯棒和實(shí)時(shí)的車(chē)道線(xiàn)檢測。
本書(shū)全面系統地介紹了基于深度學(xué)習的視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)，包括基于深度學(xué)習的車(chē)道線(xiàn)檢測理論基礎、基于Swin Transformer的車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)、基于深度混合網(wǎng)絡(luò )的連續多幀駕駛場(chǎng)景的魯棒車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)、基于深度學(xué)習的視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)、基于MMA-Net的輕量級視頻實(shí)例車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)、基于記憶模板的多幀實(shí)例車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)、未來(lái)展望與發(fā)展趨勢等。
本書(shū)可供從事自動(dòng)駕駛、交通工程、計算機視覺(jué)、深度學(xué)習等方面的技術(shù)人員參考，亦可供高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)師生參考使用。

第1章 緒論   001
1.1 研究背景及意義   002
1.1.1 研究背景   002
1.1.2 研究意義   003
1.2 國內外研究現狀   005
1.2.1 基于圖像處理的車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)   007
1.2.2 基于CNN的車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)   008
1.3 本書(shū)結構概覽   013

第2章 基于深度學(xué)習的車(chē)道線(xiàn)檢測理論基礎   015
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )   016
2.1.1 卷積層   016
2.1.2 池化層   017
2.1.3 激活函數   017
2.1.4 全連接層   018
2.1.5 批量歸一化層   019
2.1.6 損失函數   019
2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的應用   020
2.2.1 目標檢測   021
2.2.2 圖像分割   021
2.3 車(chē)道線(xiàn)檢測   023
2.3.1 基于傳統方法的車(chē)道線(xiàn)檢測   023
2.3.2 基于深度學(xué)習的車(chē)道線(xiàn)檢測   024
2.4 數據集   027
2.4.1 交通場(chǎng)景數據集   028
2.4.2 車(chē)道線(xiàn)檢測數據集   032
2.4.3 數據集總結   036
2.5 數據預處理   038
2.6 性能評估   039
本章小結   040

第3章 基于Swin Transformer的車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)   041
3.1 系統概述   042
3.2 網(wǎng)絡(luò )設計   044
3.2.1 車(chē)道邊緣建議網(wǎng)絡(luò )   044
3.2.2 車(chē)道線(xiàn)定位網(wǎng)絡(luò )   048
3.3 訓練策略   049
3.3.1 車(chē)道邊緣建議網(wǎng)絡(luò )   049
3.3.2 車(chē)道線(xiàn)定位網(wǎng)絡(luò )   050
3.4 實(shí)驗和結果   052
3.4.1 數據集   052
3.4.2 超參數設置和硬件環(huán)境   053
3.4.3 性能評估   053
3.4.4 測試結果可視化   057
本章小結   065

第4章 基于深度混合網(wǎng)絡(luò )的連續多幀駕駛場(chǎng)景的魯棒車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)   067
4.1 系統概述   068
4.2 網(wǎng)絡(luò )設計   069
4.2.1 優(yōu)化的MAE網(wǎng)絡(luò )   069
4.2.2 掩碼技術(shù)   070
4.2.3 基于MAE架構的編解碼器網(wǎng)絡(luò )   070
4.3 訓練策略   077
4.4 實(shí)驗和結果   078
4.4.1 數據集   078
4.4.2 超參數設置和硬件環(huán)境   080
4.4.3 實(shí)驗評估和比較   080
4.4.4 消融實(shí)驗   094
4.4.5 結果與討論   095
本章小結   096

第5章 基于深度學(xué)習的視頻車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)   097
5.1 時(shí)空記憶網(wǎng)絡(luò )   098
5.1.1 Key與Value空間的嵌入張量   098
5.1.2 STM網(wǎng)絡(luò )結構   099
5.2 多級記憶聚合模塊   101
5.3 Siamese網(wǎng)絡(luò )   104
5.3.1 深度相似性學(xué)習   104
5.3.2 全卷積暹羅網(wǎng)絡(luò )   105
5.4 自適應模板匹配   106
5.4.1 目標的嵌入向量   106
5.4.2 自適應模板匹配與更新   107
本章小結   110

第6章 基于MMA-Net的輕量級視頻實(shí)例車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)   111
6.1 FMMA-Net網(wǎng)絡(luò )結構   112
6.2 記憶幀編碼器設計   112
6.2.1 ResNet-18-FA網(wǎng)絡(luò )結構   115
6.2.2 融合與注意力模塊   115
6.3 查詢(xún)幀編碼器設計   118
6.3.1 STDC網(wǎng)絡(luò )結構與分析   119
6.3.2 G-STDC網(wǎng)絡(luò )結構   123
6.3.3 全局上下文模塊   124
6.4 網(wǎng)絡(luò )的損失函數   125
6.4.1 實(shí)例車(chē)道線(xiàn)存在預測損失函數   125
6.4.2 實(shí)例車(chē)道線(xiàn)的mIoU損失函數   125
6.4.3 總損失函數   126
6.5 實(shí)驗結果與分析   126
6.5.1 VIL-100數據集   126
6.5.2 圖像級評價(jià)標準   128
6.5.3 實(shí)驗環(huán)境搭建與訓練   130
6.5.4 定量實(shí)驗結果與分析   130
6.5.5 定性實(shí)驗結果與分析   131
6.5.6 融合與注意力模塊的有效性   131
6.5.7 全局上下文模塊的有效性   133
本章小結   136

第7章 基于記憶模板的多幀實(shí)例車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)   137
7.1 網(wǎng)絡(luò )整體結構   138
7.2 記憶模板的工作原理   138
7.3 記憶模板的結構設計   141
7.3.1 全局動(dòng)態(tài)特征   141
7.3.2 局部動(dòng)態(tài)特征   142
7.4 模板匹配與時(shí)空記憶中的固有誤差   145
7.4.1 模板匹配中的固有誤差分析   145
7.4.2 時(shí)空記憶中的固有誤差分析   146
7.4.3 記憶固有誤差傳播   146
7.5 多目標轉移矩陣損失函數   149
7.6 實(shí)驗準備   151
7.6.1 TuSimple數據集   151
7.6.2 CULane數據集   152
7.6.3 視頻級車(chē)道線(xiàn)評價(jià)標準   152
7.6.4 實(shí)驗環(huán)境搭建   154
7.6.5 訓練結果   155
7.7 消融實(shí)驗結果與分析   156
7.7.1 記憶的有效性   157
7.7.2 融合與注意力模塊的有效性   158
7.7.3 記憶模板的有效性   158
7.7.4 多目標轉移矩陣的有效性   159
7.8 對比實(shí)驗結果與分析   161
7.8.1 在VIL-100中定量分析與對比   161
7.8.2 在VIL-100中定性分析與對比   162
7.8.3 在TuSimple中進(jìn)行定量與定性分析與對比   164
7.8.4 在CULane中進(jìn)行定量與定性分析與對比   165
7.9 實(shí)車(chē)實(shí)驗   168
7.9.1 實(shí)驗裝置介紹   168
7.9.2 相機標定模型搭建   170
7.9.3 相機標定實(shí)驗   172
7.9.4 實(shí)時(shí)視頻檢測   174
本章小結   178

第8章 未來(lái)展望與發(fā)展趨勢   179
8.1 深度學(xué)習技術(shù)的進(jìn)一步應用   180
8.2 智能交通系統的發(fā)展前景   181
8.3 車(chē)道線(xiàn)檢測技術(shù)的創(chuàng  )新方向   182

參考文獻   183