[发明专利]一种基于深度学习的车道线检测方法在审
| 申请号： | 202011517152.0 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112560717A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 朱梓铭;邢关生;孙晗松;王连彪;王光泽 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 方亚兵 |
| 地址： | 266061 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的车道线检测方法，包括步骤一构建车道线图像数据集作为训练集、步骤二构建全卷积车道线检测网络模型、步骤三训练全卷积车道线检测网络模型、步骤四构建车道线图像数据集作为测试集和步骤五测试全卷积车道线检测网络模型五个步骤；本发明的全卷积车道线检测网络模型能够克服极强的视觉干扰，拥有较快的推理速度和较强的鲁棒性，占用存储空间小，推理效果好，准确度高，实时性强，能够在算力很小的车载嵌入式设备中实现准确和快速的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车道 检测 方法 | ||
【主权项】：
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