Research on Event‑Driven Lane Recognition Algorithms

XU Pin-jie; CHEN Yi-jie; LI Zhi-nan; ZHAO Di

doi:10.12263/DZXB.20201375

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Research on Event‑Driven Lane Recognition Algorithms

PAPERS | 更新时间：2025-12-08

- Research on Event‑Driven Lane Recognition Algorithms
- ACTA ELECTRONICA SINICA Vol. 49, Issue 7, Pages: 1379-1385(2021)
- 作者机构：
  
  1.中国科学院计算技术研究所, 北京 100190
  2.中国科学院大学, 北京 100049
  3.北京邮电大学信息与通信工程学院, 北京 100876
  4.北京邮电大学国际学院, 北京 100876
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.12263/DZXB.20201375
  CLC： TP391.4
- Received：01 December 2020，
  
  Revised：2021-02-22，
  
  Published：25 July 2021
- 稿件说明：
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徐频捷,陈逸杰,李之南等.基于事件驱动的车道线识别算法研究[J].电子学报,2021,49(07):1379-1385.

XU Pin-jie,CHEN Yi-jie,LI Zhi-nan,et al.Research on Event‑Driven Lane Recognition Algorithms[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2021,49(07):1379-1385.
徐频捷,陈逸杰,李之南等.基于事件驱动的车道线识别算法研究[J].电子学报,2021,49(07):1379-1385. DOI： 10.12263/DZXB.20201375.

XU Pin-jie,CHEN Yi-jie,LI Zhi-nan,et al.Research on Event‑Driven Lane Recognition Algorithms[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2021,49(07):1379-1385. DOI： 10.12263/DZXB.20201375.

摘要

动态视觉传感器（Dynamic Vision Sensor，DVS）相比于传统彩色相机有更高的时间分辨率、动态范围，且功耗更低、带宽更低，在自动驾驶领域有很好的应用前景，因此吸引了越来越多研究者的注意.然而由于事件驱动的数据是异步的且缺少一种统一的表示形式，在复杂的交通场景下，以车道检测为代表的基于事件驱动数据的交通场景分割任务难以应用传统的语义分割算法.针对以上问题，本文提出了一种三通道的事件数据编码方式，综合考虑事件数据的时空特征，将其作为卷积神经网络的输入；提出了一种基于编解码模型的事件数据车道检测算法，在基于事件驱动的车道线检测数据集DET上，本文方法的mIoU（mean Intersection over Union）达到了58.76%，比基准方法提高了4.4%.

Abstract

Compared with the traditional color cameras

the dynamic vision sensor

a type of event‑based sensor

has higher time resolution

dynamic range

lower power consumption and lower bandwidth requirements. It has good application prospects in the field of automatic driving

which attracts more and more researchers’ attention. However

event‑driven data is asynchronous and lacks a unified representation. At the same time

in the complex traffic scenario

the traditional semantic segmentation model is difficult to be applied to the event‑driven data‑based traffic scene segmentation task

for instance

the lane detection task. In view of the above problems

our study proposes a three‑channel encoding method for event data

which is successfully used as the input of convolution neural network by considering the spatio‑temporal characteristics of event data comprehensively. This paper also proposes a lane segmentation algorithm based on encoding‑decoding model

which is superior to the traditional event‑based lane line segmentation. On the DET data set

with mIoU(mean Intersection over Union) as the evaluation index

this paper reaches 58.76%

which is 4.4% higher than the benchmark.

关键词

Keywords

references

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