基于全卷积神经网络的公交专用道识别

摘要

为提高公交专用车道识别的实时性和鲁棒性,结合深度学习技术和图像处理,设计并实现了一种基于全卷积神经网络的公交专用道识别算法。该方法将道路图像输入全卷积网络模型,经过模型的不断训练与优化,最后通过反卷积层输出标记的当前车道区域。与识别车道标线相比,识别车道区域能够有效降低环境因素的影响,例如当地面有其他线条干扰,或在没有车道标线或者标线不明显时,还可以根据周边景物辅助判断车道区域。与传统的车道线识别算法相比,该算法能更准确地检测出公交专用车道区域。目前已在实际项目中应用取得了良好的效果。