一种卷积神经网络结合后处理的车道线检测算法OA
A Lane Line Detection Algorithm Based on Convolutional Neural Network Post-processing
为改善传统车道线检测方法易受环境影响且鲁棒性较差的缺点,提出一种卷积神经网络(CNN)结合后处理算法.首先通过提取感兴趣区域与增强对比度的车道线预处理方法减少不必要的图片背景,增强图片的特征细节;然后基于CNN提取的车道线图像特征构建模型,使用DBSCAN聚类算法对车道线分割模型进行后处理;最后通过最小二乘法对车道线像素峰值点进行二次曲线拟合,并将拟合结果回归到原始图像中.实验结果表明,车道线检测模型验证集的准确率和召回率分别为91.3％和90.…查看全部>>
高海强;万茂松;侯长军
南京林业大学汽车与交通工程学院,江苏南京210037南京林业大学汽车与交通工程学院,江苏南京210037南京林业大学汽车与交通工程学院,江苏南京210037
信息技术与安全科学
车道线检测卷积神经网络深度学习聚类算法
《软件导刊》 2021 (7)
12-17,6
江苏省高等学校自然科学研究面上项目(17KJB150024)
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