两阶段车道级路网构建框架

将车道几何预测与实例-拓扑建模解耦为两个阶段，在公开基准上全面优于现有方法。

Qi, Heng · Hongyu, Shi · 杨雪 · Xiaogang, Guo · Yulin, Ding · 唐炉亮

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2025

技术优势

车道实例认得更准

用基于检测的Transformer解码器同时输出矢量化实例和道路顶点，不再依赖逐像素分类后处理。

拓扑连接按规则来

“路段-交叉口”解耦建模，交叉口节点按交通法规建立连接，输出的有向图对下游路径规划可直接使用。

分割更懂方向

角度方向损失与跨注意力融合让网络对车道走向和连接更敏感，分割结果更连贯。

应用场景

• 自动驾驶高精地图：用AutoLRG自动把遥感影像转成车道级拓扑图，替代手工标注与半自动矢量化。
• 无人车定位：生成的车道级有向图可作为定位地图，为无人车提供车道级匹配基准。
• 智能交通系统：输出带拓扑关系的路网可支撑交通仿真与车道级导航，替代人工绘制。