具体来讲, ERFnet是一种基于残差连接和可分离卷积的语义分割网络,旨在在不降低准确率的同时提高模型处理帧数的效率,可以很好的满足在自动驾驶中对于实时性的要求,且由于其轻量级的特性,在进行硬件部署时也具有很好的契合度,因而在自动驾驶及车道线检测领域具有不俗的参考意义。ERFnet网络结构中所用到的Non-bottleneck-1D...
本发明涉及车道线检测领域,具体涉及一种基于语义分割的车道线检测的方法,系统及存储介质,所述方法包括将输入图像的特征数据,进行图像二值化语义分割,得到车道线的像素点,结合所述数据集预测车道线输出类别,并计算分类概率;根据分类概率及车道线方向的变化动态调整聚类算法的权重系数及球体半径,通过所述聚类算法对像素点...
摘要：车道线识别是自动驾驶环境感知的一项重要任务。近年来，基于卷积神经网络的深度学习方法在目标检测和场景分割中取得了很好的效果。本文借鉴语义分割的思想，设计了一个基于编码解码结构的轻量级车道线分割网络。针对卷积神经网络计算量大的问题，引入深度可分离卷积来替代普通卷积以减少卷积运算量。此外，提出了一种更...
基于语义分割的车道线检测算法,是目前深度学习,在车道线检测领域,应用最广泛的分支。()A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学
本发明涉及一种基于轻量级语义分割网络的实时车道线检测算法,包括以下步骤:a.构建基于ENet的初始车道线检测网络结构;b.在编码器和解码器之间引入跳跃连接,将编码器中的低级特征与解码器中的高级特征相连接;c.在跳跃连接处引入空间注意力机制模块,通过学习每个像素点的空间权重,使网络更关注具有车道线信息的区域;d.在...
本发明属于车道线检测技术领域,涉及一种基于语义分割的车道线检测方法,先对图像进行采集,采集行车记录仪拍摄的车道线图片,再设计车道特征提取网络,该网络分为主分支和辅助分支两部分,图像输入后选取ROI区域进行预处理操作,主分支结构对图像进行特征提取,特征翻转融合操作,最终输出车道线检测结果;辅助分支对主分支中经过...
语义分割车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息.文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法.使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割.将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线...
语义分割车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息.文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法.使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割.将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线...
具体来讲, ERFnet是一种基于残差连接和可分离卷积的语义分割网络,旨在在不降低准确率的同时提高模型处理帧数的效率,可以很好的满足在自动驾驶中对于实时性的要求,且由于其轻量级的特性,在进行硬件部署时也具有很好的契合度,因而在自动驾驶及车道线检测领域具有不俗的参考意义。ERFnet网络结构中所用到的Non-bottleneck-1D...
车道线检测语义分割空洞空间卷积池化金字塔长短期记忆卷积神经网络像素向量域聚类车道线检测技术是指能够对采集自不同驾驶场景的车道线图片或影像进行分析,计算,以准确,高效地识别出车道线的技术,车道线检测是实现辅助驾驶的基本任务,研究车道线检测对车道保持,车辆跟驰等具有重要意义.近年来,学者们提出了许多车道线检测...