基于无人机正射影像的高精地图车道线自动提取方法的研究

摘要：

车道线作为实现精确导航和自动驾驶的基础信息,其采集方式自动化程度低、生产周期长,严重影响了高精地图的应用.因此,文章设计了一种利用无人机正射影像,基于U-Net语义分割模型,结合栅矢数据处理的高精地图车道线自动提取方法.文章利用Lovász Loss完成20%样本的U-Net模型训练,实现了IoU在75%以上的车道线语义分割,且U-Net识别出的栅格车道线经过栅矢结合手段处理后即可得到高质量矢量车道线.文章设计的综合无人机倾斜摄影、深度学习、GIS数据处理的车道线提取方法可为高精地图车道线的获取提供一种新思路、新方法,为无人驾驶提供一种新的数据支持.

关键词：高精地图、无人机正射影像、车道线提取、U-Net、栅矢结合

所属期刊栏目：20

分类号：P231.5(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：江苏师范大学校级科研项目2021XKT0098

在线出版日期：2023-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：78-83