基于实例分割的车道线检测及自适应拟合算法

田锦; 袁家政; 刘宏哲

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基于实例分割的车道线检测及自适应拟合算法

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车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分.传统车道线检测方法高度依赖手动选取特征,工作量大,在受到物体遮挡、光照变化和磨损等复杂场景的干扰时精度不高,因此设计一个鲁棒的检测算法面临着很大挑战.为了克服这些缺点,提出了一种基于深度学习实例分割方法的车道线检测模型.该模型基于改进的Mask R-CNN模型,首先利用实例分割模型对道路图像进行分割,提高车道特征信息的检测能力;然后使用聚类模型提取离散的车道线特征信息点;最后提出一种自适应拟合的方法,结合直线和多项式两种拟合方法对不同视野内的特征点进行拟合,生成最优车道线参数方程.实验结果表明,该方法提高了检测速度,在不同场景下都具有较好的检测精度,能够实现对各种复杂实际条件下的车道线信息的鲁棒提取.

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来源
《计算机应用》 |2020年第7期|1932-1937|共6页
作者
田锦; 袁家政; 刘宏哲;
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作者单位

北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学) 北京 100101;

北京开放大学智能教育研究院北京 100081;

北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学) 北京 100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
车道线检测; 智能驾驶; 深度学习; 实例分割; 自适应拟合;

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