اكتشاف علامات الحارات الطرقية بكفاءة باستخدام التعلم العميق

اكتشاف علامات المسار هو عنصر مهم في تحليل مشهد الطريق لأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS). ومع وجود قيود على قوة الحوسبة على متن السيارة، لا يزال من التحديات تقليل تعقيد النظام مع الحفاظ على الدقة العالية في الوقت نفسه. في هذا البحث، نقترح استخدام كاشف علامات المسار (LMD) يستند إلى شبكة عصبية متعمقة ذات تواليف متكررة لاستخراج خصائص علامات المسار القوية. بهدف تحسين أدائه مع تعقيد أقل، تم اعتماد التوالف الممدد (dilated convolution). كما تم تصميم هيكل أبسط وأرق لتقليل التكلفة الحسابية. بالإضافة إلى ذلك، صممنا أيضًا خوارزميات ما بعد المعالجة لبناء نماذج متعددة الحدود من الدرجة الثالثة لتوافق مع المسارات المنحنية. أظهر نظامنا نتائج واعدة في المشاهد الطرقية التي تم التقاطها.