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一种基于消失点估计与语义分割的车道线检测方法

摘要

本发明涉及图像处理技术领域,提供一种基于消失点估计与语义分割的车道线检测方法。本方法车道线检测方法包括:首先通过卷积神经网络检测消失点,其次通过估计的消失点坐标进行自参数学习的逆透视变换,将图像投影到易于网络学习的俯视视角中。在俯视图中,通过语义分割网络进行二值分割,随后进行后处理实例化,得到车道线拟合方程并在原图中显示。本方法利用卷积神经网络强大的特征提取能力,解决了不同道路场景下的车道线检测问题,并且节省了车道线检测算法实例化操作的时间。本发明技术方案能有效检测模糊车道线边缘并抑制噪声,对消失点和直线的检测耗时少且准确性高,并且提高车道线识别实时性。

著录项

  • 公开/公告号CN111582083A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN202010336136.5

  • 申请日2020-04-25

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44102 广州粤高专利商标代理有限公司;

  • 代理人何淑珍;江裕强

  • 地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号

  • 入库时间 2023-12-17 11:45:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-25

    公开

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