基于MultiRes+UNet网络的车道线检测算法

• 作者: 李梅梅 胡春海 龙平 刘少楠
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 关键词: 车道线检测 MultiRes+UNet网络 空洞卷积 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文|PAPERS
• 页码范围: 117-122
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902877

摘要

无人驾驶技术改变人类生活方式,带车道线属性的高精地图,是无人驾驶领域的重要一环.针对现有算法在车道线检测时存在准确率低、效率低等问题提出基于MultiRes+UNet检测方法.该方法通过空洞卷积扩大卷积感受野,从而对全局信息统筹,运用MultiRes block和Res path结构减轻编码器-解码器特征之间的差异,大大降低了内存的需求.实验结果表明,此算法在保证检测准确率的同时,提高了算法的稳定性和运行速率,在纯车道、复合车道、阴影污损车道等多情况下,调和平均值分数分别为0.959、0.942、0.891,该算法存在高效性、高鲁棒性.