[发明专利]基于深度学习的车道线检测方法有效
| 申请号： | 202110602486.6 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113239865B | 公开（公告）日： | 2023-03-10 |
| 发明（设计）人： | 张静;胡锐;乐垚;李云松 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/46;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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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，解决了现有技术中车道线检测准确率较低以及计算量较大的问题。本发明实现的步骤包括：生成训练集；构建车道线特征增强网络；利用构建好的车道线特征增强网络构建车道线特征提取网络；生成用于训练车道线特征提取网络的损失函数；对车道线特征提取网络进行训练；构建逆透视变换矩阵预测网络并对其进行训练；利用训练好的车道线特征提取网络和逆透视变换矩阵预测网络对车道线进行检测。本发明采用车道线特征增强网络以及轻量级的网络结构，能够充分提取并利用车道线特征，对车道线检测的准确率和时效性有较好的平衡效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 车道 检测 方法 | ||
【主权项】：
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