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一种基于深度学习和图像边缘分析的交通场景车道线检测方法

         

摘要

cqvip:本论文提出一种交通场景车道线检测方法,通过图像亮度和边缘信息的相关性,自适应地对图像进行分块,并送入基于交通大数据训练而成的卷积神经网络模型,输出分类信息和回归坐标,再通过投影和聚类得出车道线坐标,具有准确、快速、适应性强的特点。

著录项

  • 来源
    《电子世界》 |2019年第18期|47-48|共2页
  • 作者

    白云飞;

  • 作者单位

    天津市大数据管理中心;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
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