一种基于全卷积网络的车道线检测方法

摘要

本发明提供了一种基于全卷积网络的车道线检测方法，涉及交通信息检测领域，本发明对全卷积车道线检测网络的输出特征图进行概率运算，得到输入图片中每块区域出现车道线的概率，并设定预测概率阈值，实现车道线的提取与检测。本发明能够同时实现直线型车道线和弯曲型车道线的检测，使用车道线检测损失函数对全卷积车道线检测网络进行训练，提升车道线的检测效果，卷积神经网络从车道线分类数据集中学习车道线的抽象特征，而不是简单地提取车道线的外部特征；只需存储车道线检测网络模型就能够实现对新输入图像的检测，节省存储空间，适用于车载嵌入设备；采用小型浅层的全卷积车道线检测网络进行检测加速，检测速度较快。