曲线查询Transformer车道检测模型

无需视角变换

一种单阶段Transformer模型，通过动态有序锚点集的曲线查询直接从透视图像特征迭代推断3D车道，免去复杂的BEV变换。

Yifeng, Bai · Zhirong, Chen · 梁鹏鹏 · 宋博 · Cheng, Erkang

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025

参数信息

数据集数量

2

技术优势

免去视角变换

单阶段设计直接从透视图像特征推断3D车道，省去复杂的BEV变换模块，降低网络复杂度。

性能领先

在两个公开数据集上优于现有CNN和Transformer方法，验证了方法的有效性。

利用历史信息

时序融合模块选取信息量高的稀疏曲线查询和锚点集，利用历史帧信息提升检测稳定性。

适应变长车道

通过上下文采样和锚点限制技术，为不同长度的车道计算更相关的图像特征，增强模型的适应性。

应用场景

• 自动驾驶3D车道检测：为自动驾驶系统提供高精度3D车道信息，支撑车辆定位与路径规划。
• 单目视觉车道线检测：仅用单目相机即可实现3D车道检测，降低传感器成本，适合量产车型。
• Transformer感知算法：引入Transformer和曲线查询机制，迭代优化检测结果，提升感知精度。
• 时序融合车道跟踪：融合历史帧信息，增强车道跟踪的时序一致性和鲁棒性。