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基于語義分割的車輛行駛車道定位方法

裴晨皓; 黃立勤 福州大學物理與信息工程學院; 福建福州350108
  • 車輛輔助駕駛
  • 車道語義分割
  • 卷積神經網絡
  • 車道定位

摘要:提出一種基于語義分割的車輛行駛車道定位方法.首先采用“編碼器-解碼器”網絡架構實現多車道語義分割,通過最大池化計算的池化索引來進行非線性上采樣,消除上采樣的學習需要;然后結合目標檢測YOLO v2算法,判斷行駛車輛所屬車道的位置,從而進行車道定位.利用卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院公布的數據集(KITTI)中城市道路(UM)的數據制作訓練和測試數據庫,并將其公開.該算法可以實現端到端訓練,網絡結構簡單、速度快、內存需求低,每幀圖像的執行速度在60 ms以內.

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福州大學學報·自然科學版

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 1.23 影響因子
  • 科學 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:福建省教育廳;主辦單位:福州大學

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