基于深度学习的逐窗口流车道线检测算法

• 作者: 刘文娟 王文
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 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）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 209-211
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2315字
• 语种: 中文

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.

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