基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法

针对全天候条件下道路车道线视觉检测技术存在的算法结构复杂、参数数量较多等问题,提出一种基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法,建立了LPINet网络模型。利用深度可分离卷积减小输入图像尺寸,设计三种不同结构的瓶颈残差单元降低网络参数数量,引入ECANet注意力机制增加重要特征通道权重,提升车道线检测精度。在Tusimple数据集和GZUCDS自建数据集上的实验结果表明：在晴天场景下,LPINet网络车道线检测精度可达96.62%,且模型参数量降至1.64 MB,实现了轻量化设计;在雾天、雨天、夜晚和隧道复杂场景中进行了探索性研究,车道线检测精度达到93.86%,证明了方法的有效性。     

融合多尺度特征信息的图像雨滴去除方法

针对雨滴使雨天图像背景特征模糊失真的问题,提出一种融合多尺度特征信息的图像雨滴去除算法。首先,搭建了一个编码-解码神经网络来学习图像特征映射,考虑到雨滴的物理形状特征,采用雨滴形状驱动注意力模块来捕捉雨滴位置。然后,引入空间与通道协调注意力机制,加强图像重要空间和通道特征权重。接着,利用空洞卷积、非对称卷积和金字塔结构设计了新型空洞空间卷积池化金字塔模块,以捕获图像的多尺度特征。最后,在同尺度的编码-解码卷积层间加入跳跃连接,将特征信息馈送到网络深处,达到去除图像中雨滴的目的。实验结果表明：本文算法在公开数据集Qian上的PSNR达到30.75,SSIM达到0.925 7;在自制雨天数据集上也可以有效去除图像中的雨滴。     

基于双曲映射变换的低照度道路图像增强方法研究

在智能驾驶领域中，针对低照度环境下获取视觉图像中道路环境交通特征信息难的问题，提出一种基于双曲映射变换的低照度道路图像增强方法。采用最大熵法对HSV颜色空间中的V分量进行阈值分区，利用改进的双曲正切S型函数和双曲正割累积分布函数分别增强明暗区域的亮度，采取非线性变换函数LC补偿光照，进而用双尺度均值滤波法增强图像中道路特征信息。通过自建数据集对比验证相关算法，结果表明：本方法增强后的图像平均亮度提高了111.54%、信息熵提高了11.8%,平均梯度提高了159.75%,低照度环境下获取视觉图像中交通特征信息显著提升。