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基于双分支分割网络的复杂环境车道线检测方法
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作者 徐肖 赵会鹏 +2 位作者 范博文 段敏 李刚 《现代电子技术》 北大核心 2024年第20期87-94,共8页
对车道线实现准确检测是自动驾驶中的关键技术。针对现有的车道线检测方法对复杂工况下的车道线检测精度不足的问题,提出一个面向复杂场景下的车道线检测模型。基于LaneNet网络设计一种双分支分割网络,利用网络模型中的损失函数使图像... 对车道线实现准确检测是自动驾驶中的关键技术。针对现有的车道线检测方法对复杂工况下的车道线检测精度不足的问题,提出一个面向复杂场景下的车道线检测模型。基于LaneNet网络设计一种双分支分割网络,利用网络模型中的损失函数使图像像素点占比提高,实现网络参数的优化。通过编码器与解码器结构对车道线采样,实现语义分割与车道线像素点嵌入分割;并通过自适应DBSCAN聚类算法实现对邻域半径和最小样本个数两个参数的自主选择,引入H-Net网络中的图像逆透视变换与车道线拟合实现检测。最后,利用图森数据集对所设计模型进行验证。结果表明,所提出的车道线检测模型有较高的精度,能实现复杂场景下的车道线检测。 展开更多
关键词 车道线检测 双分支分割网络 自动驾驶 损失函数 网络参数优化 编码器 解码器
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