【摘 要】
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为准确识别车道线,提高车道线检测算法的实时性和鲁棒性,提出一种基于改进FCN的车道线实例分割检测方法。对输入图像采用压缩的VGG16网络进行编码,设计语义分割和嵌入分割双分支实现多车道线分割解码,通过DBSCAN算法聚类像素点,应用逆透视变换获得俯视视角下的图片,利用最小二乘法完成车道线像素点的拟合并还原回图像,得出更加精确的车道线。实验结果表明,方法图像帧处理速度为30fps,常规车道线检测准确
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(SQ2020YFF0418521); 中央引导地方科技发展专项基金项目(CSTC2020JSCX-DXWTB0003); 川渝联合实施重点研发基金项目(CSTC2020JSCX-CYLHX0007);
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为准确识别车道线,提高车道线检测算法的实时性和鲁棒性,提出一种基于改进FCN的车道线实例分割检测方法。对输入图像采用压缩的VGG16网络进行编码,设计语义分割和嵌入分割双分支实现多车道线分割解码,通过DBSCAN算法聚类像素点,应用逆透视变换获得俯视视角下的图片,利用最小二乘法完成车道线像素点的拟合并还原回图像,得出更加精确的车道线。实验结果表明,方法图像帧处理速度为30fps,常规车道线检测准确率达97.28%,复杂场景综合准确率达89.6%,验证了其准确性和有效性。
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