In letzter Zeit hat die Spurserkennung in der autonomen Fahrzeugsteuerung erhebliche Fortschritte gemacht. RESA (REcurrent Feature-Shift Aggregator) basiert auf der Bildsegmentierung und stellt ein neuartiges Modul vor, das die Spurenmerkmale nach einer vorläufigen Merkmalsextraktion mittels eines herkömmlichen CNN reichhaltiger gestaltet. Auf dem Tusimple-Datensatz, der keine zu komplexen Szenen aufweist und bei dem die Spuren deutliche räumliche Merkmale besitzen, erweitern wir RESA um die Methode der Positionseinhängung, um die räumlichen Merkmale weiter zu verstärken. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass diese Methode eine beste Genauigkeit von 96,93 % auf dem Tusimple-Datensatz erreicht.