科技成果登记表
成果名称 | 基于深度学习的车道线检测 | ||||||
成果登记号 | 知识产权 | ||||||
完成单位 | |||||||
序号 | 单位名称 | 通讯地址 | |||||
1 | 山东交通技师学院 | 山东省临沂市罗庄区滨河路与临工大桥交汇北 | |||||
完成人 | |||||||
序号 | 姓名 | 工作单位 | 对成果的贡献 | ||||
1 | 齐莎莎 | 山东交通技师学院 | 项目主持人 | ||||
2 | 王奇 | 山东交通技师学院 | 技术实现 | ||||
3 | 张华 | 山东交通技师学院 | 资料采集整理归档 | ||||
成果公报内容 | |||||||
车道线检测是智能辅助驾驶系统和自动驾驶的重要组成部分,在车道检测任务中,基于深度学习的研究方法逐渐占据主导地位。本研究结合车道线检测任务和深度学习技术的分析,提出了一种基于深度学习的车道线检测分割方法,以达到更快的车道线检测速度,保证辅助驾驶系统正常工作,保证行车安全。 基于深度学习是在图像分割领域的最新成果,结合车道线是平行的这一先验知识以及聚类算法设计了一套利用卷积神经网络对车道线进行检测并进行后处理来提高车道线检测算法准确率和鲁棒性的检测流程,从数据的收集和标注、数据预处理、车道线分割模型的选择和可视化结果展示等方面进行了仔细的研究,形成了完整的车道线检测模型算法。
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