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题名基于轻量化U^(2)-Net的车道线检测算法研究
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作者
邓欢
王健
吴孟军
杜若飞
费明哲
王云靖
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机构
山东交通学院
宁波市鄞州德来特技术有限公司
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出处
《汽车工程师》
2024年第8期22-28,共7页
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基金
山东省交通运输科技项目(2022B107)
2021年山东省高等学校青年创新团队发展计划项目(2021KJ039)。
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文摘
针对车道线遮挡、道路阴影等多车道驾驶环境下提取的车道线特征信息缺失造成预测车道线模糊、不连续等问题,提出一种基于轻量化U^(2)-Net的车道线检测算法。首先,以轻量化U^(2)-Net的残差U形模块(RSU)和多特征尺度融合获得全局信息丰富的车道线特征;其次,对车道线特征进行逐像素阈值判断,并选择最小二乘法结合感兴趣区域(ROI)中车道线簇进行车道线的拟合,实现多车道线检测并确认自车道线区域;最后,在图森(TuSimple)数据集上进行验证与分析。验证结果表明,所提出的车道线检测算法的平均准确率达到98.4%,相比于其他车道线检测网络,该算法的网络参数量较少,准确率较高。
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关键词
轻量化U^(2)-Net
残差U形模块
多车道线检测
自车道线
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Keywords
Lightweight U^(2)-Net
Residual U-blocks(RSU)
Multi-lane line detection
Self lane line
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分类号
U491.6
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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