一种基于深度学习的车道线检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110843951.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113469133A | 公开（公告）日 | 2021-10-01 |
| 申请公布号 | CN113469133A | 申请公布日 | 2021-10-01 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06T7/80（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 苏畅;张旸;陈诚 | 申请（专利权）人 | 奥特酷智能科技（南京）有限公司 |
| 代理机构 | 南京行高知识产权代理有限公司 | 代理人 | 李晓 |
| 地址 | 211800江苏省南京市浦口区桥林街道步月路29号12幢-289 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习的车道线检测方法，包括以下步骤：采集车道的图像数据作为训练数据集；对训练数据集中的每一帧图像的车道线进行标注，并在该帧图像上选取n个参考行，将每一个参考行划分为m个段落，对所述段落进行分类，将每个段落与车道线进行一一对应；利用训练数据集对mobilenet进行训练，获得训练好的mobilenet；摄像头接收前视图片，然后输入训练好的mobilenet进行分类输出，最终得到车道线点位于该前视图片中的坐标，转换为车身坐标系下的位置，拟合出车道线。本发明不但鲁棒性好、检测速度快，而且对车道线远端也具有较高的检测精度。 |
