[发明专利]一种基于深度学习的车道线检测方法、装置以及设备有效
| 申请号： | 201911386526.7 | 申请日： | 2019-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN111144330B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 龚湛 | 申请（专利权）人： | 浪潮（北京）电子信息产业有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王晓坤 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的车道线检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，包括：将带车道线标签的正视图图像作为训练集输入至初始车道线检测网络中，提取多个正视图特征信息；将每个正视图特征信息分别与对每个正视图特征信息进行射影变换后得到的俯视图特征信息进行合并，得到融合特征信息；根据融合特征信息获取正视图图像的车道线预测信息，利用损失函数计算车道线预测信息与车道线标签的误差；采用反向传播算法优化网络参数直至误差达到期望值，得到目标车道线检测神经网络；将待检测正视图图像输入至目标车道线检测神经网络，输出车道线信息。本发明所提供的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，有效提高了车道线的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车道 检测 方法 装置 以及 设备 | ||
【主权项】：
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