基于迁移学习缓解车道线检测的树影类问题的方法及系统

摘要

本发明提供通过迁移学习缓解车道线检测任务中的树影类问题的方法及系统。所述方法包括：获取含有被阴影遮挡的车道线的图像；通过对这些图像进行分析，从而得到被阴影遮挡的车道线的共有特征；利用迁移学习将所述共有特征与未被阴影遮挡的车道线的特征在学习任务中进行融合，从而训练出车道线检测模型；获取待检测图像；利用所述车道线检测模型对所述待检测图像中的车道线进行检测，并输出检测结果。本发明建立的车道线检测模型在保有原先分类能力的基础上，还能通对新图像的检测来提升自身的分类能力，有效防止了原先模型可能会产生的遗忘问题。