2 个月前
基于深度学习的高效道路标线检测
Ping-Rong Chen; Shao-Yuan Lo; Hsueh-Ming Hang; Sheng-Wei Chan; Jing-Jhih Lin

摘要
车道线检测是高级驾驶辅助系统(ADAS)中道路场景分析的重要组成部分。由于车载计算能力的限制,同时降低系统复杂度并保持高精度仍然是一个挑战。本文提出了一种基于深度卷积神经网络的车道线检测器(LMD),用于提取稳健的车道线特征。为了在降低复杂度的同时提高性能,采用了扩张卷积。设计了更浅且更窄的网络结构以减少计算成本。此外,我们还设计了后处理算法,构建三阶多项式模型以拟合弯曲的车道线。我们的系统在捕获的道路场景上展示了令人鼓舞的结果。