基于语义分割的车道线检测算法研究

论文摘要

随着半自动辅助驾驶,全自动无人驾驶系统等人工智能技术的发展和普及,驾驶环境的检测和识别变得非常关键。文章采用语义分割的DeeplabV3+网络车道线对检测,不仅克服了传统检测方法的缺陷,而且在检测的性能和效果上要优于传统的检测方法。

论文目录

• 1 概述
• 2 DeeplabV3+网络结构
•   2.1 DeeplabV3+模型
•     2.1.1 Xception模型
•     2.1.2 空间金字塔池化 （ASPP） 模块
•   2.2 模型训练
•     2.2.1 训练数据集介绍
•     2.2.2 模型训练
• 3 车道线检测
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张道芳,张儒良

关键词: 车道线检测,深度学习,语义分割

来源: 科技创新与应用 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

单位: 贵州民族大学

基金: 贵州民族大学研究生校级课题研究成果(编号:2017YB072)

分类号: U463.6;TP391.41

页码: 14-16

总页数: 3

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