基于语义分割的车辆行驶车道定位方法

• 作者: 裴晨皓 黄立勤
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆辅助驾驶 车道语义分割 卷积神经网络 车道定位
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 453-459
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 2913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.18327

摘要

提出一种基于语义分割的车辆行驶车道定位方法.首先采用"编码器-解码器"网络架构实现多车道语义分割,通过最大池化计算的池化索引来进行非线性上采样,消除上采样的学习需要;然后结合目标检测YOLO v2算法,判断行驶车辆所属车道的位置,从而进行车道定位.利用卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院公布的数据集(KITTI)中城市道路(UM)的数据制作训练和测试数据库,并将其公开发布.该算法可以实现端到端训练,网络结构简单、 速度快、 内存需求低,每帧图像的执行速度在60 ms以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄立勤	福州大学物理与信息工程学院	40	90	5.0	8.0
2	裴晨皓	福州大学物理与信息工程学院	2	1	1.0	1.0