Eigenlanes：面向结构多样车道的数据驱动车道描述符

本文提出了一种在特征车道空间（eigenlane space）中检测道路车道的新算法。首先，我们引入了“特征车道”（eigenlanes）的概念，这是一种数据驱动的车道描述符，能够表征结构多样的车道，包括直线和曲线车道。为获得特征车道，我们对包含训练集中所有车道的车道矩阵进行最优的秩-M近似。其次，我们在特征车道空间中对训练车道进行聚类，生成一组车道候选。第三，基于这些车道候选，我们构建了一种基于锚点的检测网络——SIIC-Net，以确定最优车道集合。实验结果表明，所提出的算法在检测结构多样的车道方面表现出色。相关代码已公开，可访问 https://github.com/dongkwonjin/Eigenlanes。