【摘 要】
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车道线检测是实现当前汽车辅助驾驶和未来无人驾驶汽车的关键,深度学习技术在近年来迅猛发展,在图像识别、图像分割、语音识别及数据预测等方面都取得了出色成绩。结合深度学习技术对无人驾驶汽车环境感知中的车道线检测进行了相应的研究,提出一种基于深度学习的车道线识别算法。对比研究已有算法,针对其中的信息融合问题,提出了一种新的特征图上下文信息融合方法,将该方法与VGG(Visual Geometry Grou
【机 构】
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长安大学汽车学院,汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503043),陕西省自然科学基金(2019JLP-07,1019JM-309),中央高校基金(3100102229103)。
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车道线检测是实现当前汽车辅助驾驶和未来无人驾驶汽车的关键,深度学习技术在近年来迅猛发展,在图像识别、图像分割、语音识别及数据预测等方面都取得了出色成绩。结合深度学习技术对无人驾驶汽车环境感知中的车道线检测进行了相应的研究,提出一种基于深度学习的车道线识别算法。对比研究已有算法,针对其中的信息融合问题,提出了一种新的特征图上下文信息融合方法,将该方法与VGG(Visual Geometry Group)网络相结合提出融合上下文信息的车道线识别网络VGG-FF,进一步加入空洞卷积提出融合空洞卷积及上下文
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