基于Mask R-CNN的地面标识检测

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近年来,深度学习的提出使图像分类、目标检测等领域取得了惊人的发展。无人驾驶场景中的地面标识检测对精度有着较高的要求,车道线检测又是道路场景中最重要的任务之一。传统检测方法面临着很多困难,很容易受到物体遮挡、光照变化和磨损等情况的干扰,因此设计一个鲁棒性的检测算法仍然面临着挑战。基于此,文中提出了一种基于Mask R-CNN的地面标识检测方法,通过训练Mask RCNN神经网络学习地面标识特征。实验结果表明,该方法能够对各种复杂的实际条件下的地面标识进行鲁棒提取。
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