[发明专利]复杂驾驶场景下的车道线检测方法有效
| 申请号： | 201910114451.0 | 申请日： | 2019-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN109886176B | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 邹勤 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V20/58;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 齐晨涵;姜学德 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种复杂驾驶场景下的车道线识别方法。本方法利用连续多帧驾驶场景图像进行车道线检测，采用深度卷积神经网络和递归神经网络相结合的方式，构建了一种端到端的深度学习模型，对输入的连续驾驶场景图像进行车道线检测，输出道路线概率图，有效克服了路面阴影、车道线磨损、车体遮挡等复杂情况下的高精度车道线识别难题。 | ||
| 搜索关键词： | 复杂 驾驶 场景 车道 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.复杂驾驶场景下的车道线检测方法，包含以下步骤：步骤S1，构建图像数据集，所述数据集中的每一个样本包含多帧连续驾驶场景图像；步骤S2，构建深度学习网络模型，该模型包括编码网络、递归神经网络和解码网络；步骤S3，利用S1构建的图像数据集对步骤S2构建的深度学习模型进行训练；步骤S4，利用步骤S3训练好的模型进行车道线检测。
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