【摘 要】
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为满足汽车高级驾驶辅助系统对车道线检测准确性和时效性的要求,提出一种基于扩张卷积金字塔网络的端到端车道线快速检测算法。该算法采用改进的ResNet50网络作为基础模型提
【基金项目】
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国家留学基金(201706155003);广东省科技计划(2015A080803001)
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为满足汽车高级驾驶辅助系统对车道线检测准确性和时效性的要求,提出一种基于扩张卷积金字塔网络的端到端车道线快速检测算法。该算法采用改进的ResNet50网络作为基础模型提取局部车道线特征,利用扩张卷积能指数级扩大感受野的特点,设计了扩张卷积金字塔模块,用以完整提取不同尺度的车道线特征。提出“锚点栅格”的思想,将输出划分为一组栅格,对每个栅格进行分类和回归分析,经过非极大值抑制等后处理,最终输出车道线标记点集。在CULane多场景数据集中对模型进行测试,在IoU阈值取为0.3的评估条件下其综合评估指标F-measure达到78.6%,检测速率达到40 fps,在评估指标相近的情况下具有远高于SCNN模型的检测速率,并在眩光、弯道等困难场景中的检测效果优于SCNN。实验结果表明,该方法能够在多种道路场景中实现车道线的准确检测,具有良好的鲁棒性和实时性。
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