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一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法
引用本文:刘嘉巍,张耀明,唐磊,甄亚晶. 一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法[J]. 汽车实用技术, 2022, 47(3): 30-33. DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.003.007
作者姓名:刘嘉巍  张耀明  唐磊  甄亚晶
作者单位:长安大学汽车学院,陕西 西安 710064
摘    要: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,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。

关 键 词:车道线检测  自动驾驶  神经网络  语义分割

Lane Line Detection and Fitting Method Based on Semantic Segmentation Results
LIU Jiawei,ZHANG Yaoming,TANG Lei,ZHEN Yajing. Lane Line Detection and Fitting Method Based on Semantic Segmentation Results[J]. , 2022, 47(3): 30-33. DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.003.007
Authors:LIU Jiawei  ZHANG Yaoming  TANG Lei  ZHEN Yajing
Affiliation:(Automobile College of Chang'an University,Shaanxi Xi'an 710064)
Abstract:
Keywords:Lane line detection  Autopilot  Neural networks  Semantic segmentation
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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