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A Lane-Level Road Marking Map Using a Monocular Camera

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第1期9卷 187-204页

作者： Wonje Jang junhyuk hyun Jhonghyun An Minho Cho Euntai Kim School of Electrical and Electronic Engineering Yonsei UniversitySeoul 120-749Korea

The essential requirement for precise localization of a self-driving car is a lane-level map which includes road markings(RMs).Obviously,we can build the lane-level map by running a mobile mapping system(MMS)which is equipped with a high-end 3D LiDAR and a number of high-cost *** approach,however,is highly expensive and ineffective since a single high-end MMS must visit every place for *** this paper,a lane-level RM mapping system using a monocular camera is *** developed system can be considered as an alternative to expensive high-end *** developed RM map includes the information of road lanes(RLs)and symbolic road markings(SRMs).First,to build a lane-level RM map,the RMs are segmented at pixel level through the deep learning *** network is named *** segmented RMs are then gathered to build a lane-level RM ***,the lane-level map is improved through loop-closure detection and graph *** train the RMNet and build a lane-level RM map,a new dataset named SeRM set is *** set is a large dataset for lane-level RM mapping and it includes a total of 25157 pixel-wise annotated images and 21000 position labeled ***,the proposed lane-level map building method is applied to SeRM set and its validity is demonstrated through experimentation.

关键词： Autonomous driving lane-level map road lane road marking map symbolic road marking weighted loss

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