[发明专利]一种基于卷积神经网络的车道线检测方法在审
| 申请号： | 202110852354.9 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113591670A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 孔斌;张露;王灿 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 丁瑞瑞 |
| 地址： | 230031 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的车道线检测方法，包括，编码过程，通过卷积神经网络提取车道线的特征信息；解码过程，对编码后的图片进行反卷积操作，并通过反卷积层获取车道线位置特征分割图和车道线实例信息特征分割图；车道线融合，将车道线位置特征分割图和车道线实例信息特征分割图进行融合，基于逻辑与操作保留在两张分割图中均被认为属于车道线的像素点，删除其他像素点，完成车道线的提取。本发明的优点在于：通过卷积神经网络自动完成图片的编码和解码处理，实现图片像素特征的提取，然后基于反卷积层分别提取车道线的不同特征，并对不同特征提取的车道线进行与操作，提高识别精度，而且提取不同特征是同步进行的，保证响应速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 车道 检测 方法 | ||
【主权项】：
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