[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： | 202210441263.0 | 申请日： | 2022-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN114913493A | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 贾晨;李泽智;宋廷伦;张武;张恒于 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/26;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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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，步骤如下：获取Tusimple图像数据集；将调整后的车道线图像作为车道线检测神经网络模型的训练数据集；搭建车道线检测神经网络模型，确定损失函数，训练车道线检测神经网络模型直至收敛，以得到最佳模型；加载最佳模型参数，将道路图像输入最佳模型，分别得到判定为不同车道线的各个点集；对不同类别的车道线使用二次多项式进行拟合，并将拟合后的车道线叠加在原始图像上实现车道线检测的可视化。本发明的方法在保证准确率的同时提高了检测速度，满足实时性的要求。 | ||
| 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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