基于实例分割的车道线检测及自适应拟合算法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dej0415

【摘要】

：

车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分。传统车道线检测方法高度依赖手动选取特征,工作量大,在受到物体遮挡、光照变化和磨损等复杂场景的干扰时精度不高,因此设计一个鲁棒的检测算法面临着很大挑战。为了克服这些缺点,提出了一种基于深度学习实例分割方法的车道线检测模型。该模型基于改进的Mask R-CNN模型,首先利用实例分割模型对道路图像进行分割,提高车道特征信息的检测能力;然后使用聚类模型提取离散的车道

【作者】

：

田锦袁家政刘宏哲

【机构】

：

北京市信息服务工程重点实验室（北京联合大学）,北京开放大学智能教育研究院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2020年07期

【关键词】

：

车道线检测智能驾驶深度学习实例分割自适应拟合 lane line detectionintelligent drivingdeep learningin

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61571045,61871028,61871039,61802019),北京市自然科学基金资助项目(KZ201951160050),长城学者支持项目(CIT&TCD20190313),北京联合大学研究生资助项目

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