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摘要:
随着人们生活水平的提高,对于车辆行驶的安全问题也日益关注度。目前主要通过高级辅助驾驶系统(ADAS)减少交通事故,其关键是为车辆驾驶决策提供必要环境的道路识别技术。主流车道检测算法大多不能兼有实时性与准确性,为解决该问题,提出基于兴趣区域的窗口流车道检测与跟踪技术,并利用深度学习使得检测精度不断提高。在实验室模拟情况中,通过对5000张道路图片的检测,该算法共计准确识别图片4993张,模糊识别图片5张,错误识别图片2张,识别率达到99.86%。在实际道路识别中,可满足实时视频的检测,具有很好的实时性、准确性、鲁棒性和抗干扰性,对无人驾驶有一定的辅助作用。
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线性双曲线模型
基于光流法的快速车道线识别算法研究
无人驾驶
计算机视觉
车道线识别
光流法
基于锚框的深度学习物体目标检测算法概览
深度学习
卷积神经网络
一阶段检测
二阶段检测
数据集
分类预测
位置回归
锚框
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于深度学习的逐窗口流车道线检测算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 无人自动驾驶 高级辅助驾驶系统(ADAS) 逐窗口流车道检测与跟踪 深度学习
年,卷(期) dnzsyjsxsb_2019,(6X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 209-211
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王文 安徽理工大学计算机科学与工程学院 8 1 1.0 1.0
2 刘文娟 安徽理工大学计算机科学与工程学院 11 24 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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节点文献
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同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2012(1)
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2018(1)
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2019(1)
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
无人自动驾驶
高级辅助驾驶系统(ADAS)
逐窗口流车道检测与跟踪
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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