【摘 要】
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高精度地图是实现自动驾驶技术必不可少的基础设施，车道线是高精度地图车道级路网的重要组成部分。以往高精度地图的车道线检测多基于车载摄像头数据，存在成像范围有限、需要透视变换和多次拼接造成的效率问题。本文基于无人机航拍影像，采用U-Net网络识别道路区域，过滤非道路区域噪声，通过HSL颜色变换和Sobel算子分别计算车道线颜色和边缘梯度特征，使用Otsu算法自动确定特征分割阈值获得二值化车道线特征图，
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高精度地图是实现自动驾驶技术必不可少的基础设施，车道线是高精度地图车道级路网的重要组成部分。以往高精度地图的车道线检测多基于车载摄像头数据，存在成像范围有限、需要透视变换和多次拼接造成的效率问题。本文基于无人机航拍影像，采用U-Net网络识别道路区域，过滤非道路区域噪声，通过HSL颜色变换和Sobel算子分别计算车道线颜色和边缘梯度特征，使用Otsu算法自动确定特征分割阈值获得二值化车道线特征图，通过局部最大值算法确定滑动窗口的初始位置，最后借助滑动窗口算法和多项式检测拟合车道线。实验结果表明，在保
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