基于轻量神经网络的实时车道线检测

李博一

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基于轻量神经网络的实时车道线检测

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车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统(advanced driving assistance system,ADAS)的关键技术之一。但由于车载平台计算能力有限,车道线算法在高精度的情况下也要兼顾其速度。针对此问题,提出基于改进Enet的实时车道线检测模型,通过优化网络结构和修改其内部模块,使模型更加轻量与快速。实验结果表明,改进模型在图森(TuSimple)车道线数据集上的速度约为原始Enet的1.5倍,但精度仅仅降低2%,达到了92.86%。此外,模型的参数量比原始Ene小2倍,因此更适合移植到嵌入式车载计算平台中。

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来源
《信息技术与信息化》 |2022年第2期|188-191|共4页
作者
李博一;
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作者单位

重庆交通大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
数字图像技术; 车道线检测; Enet; 模型压缩; 实时检测;

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