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多任务检测网络下车道线宽度测距方法
被引量：
2
1
作者
刘军
陈辰
+1 位作者
李汉冰
许多
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第6期62-71,共10页
针对复杂交通场景下单个模型无法同时检测车道线和车辆,以及车道线检测实时性较差的问题,提出了一种新的多任务检测网络模型,该模型可以同时检测车辆和车道线,无需任何先验信息。同时,在多任务检测网络模型下修正现有的基于车道宽度进...
针对复杂交通场景下单个模型无法同时检测车道线和车辆,以及车道线检测实时性较差的问题,提出了一种新的多任务检测网络模型,该模型可以同时检测车辆和车道线,无需任何先验信息。同时,在多任务检测网络模型下修正现有的基于车道宽度进行测距的方法:对现有方法在弯道下测距产生的误差进行分析后,提出一种弯道下基于车道线斜率的车道横向宽度的计算模型,在假设车道线是同心圆模型前提下,修正车道横向宽度计算公式后推导出前方车辆纵向距离的测距模型,车道线曲率为0.01时,对50 m范围内的车辆实施修正后的测距方法,测距误差小于3%;在车道线曲率小于0.005时,对100 m范围内的车辆实施修正后的测距方法,测距误差小于1%,相较于现有方法,修正后测距方法的测距精度显著提高。最后通过KITTI数据集验证在多任务检测网络下实施修正后的测距方法的效果,结果表明:多任务检测网络对车道线的近点拟合效果较好,且在有遮挡的情况下仍然可以预测出遮挡部分的车道线,鲁棒性较好,修正后的测距方法的平均测距误差小于5%,测距精度明显提高。
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关键词
多任务检测网络
车辆
检测
车道线
误差分析
测距模型修正
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职称材料
题名
多任务检测网络下车道线宽度测距方法
被引量：
2
1
作者
刘军
陈辰
李汉冰
许多
机构
江苏大学汽车与交通工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022年第6期62-71,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51275212)。
文摘
针对复杂交通场景下单个模型无法同时检测车道线和车辆,以及车道线检测实时性较差的问题,提出了一种新的多任务检测网络模型,该模型可以同时检测车辆和车道线,无需任何先验信息。同时,在多任务检测网络模型下修正现有的基于车道宽度进行测距的方法:对现有方法在弯道下测距产生的误差进行分析后,提出一种弯道下基于车道线斜率的车道横向宽度的计算模型,在假设车道线是同心圆模型前提下,修正车道横向宽度计算公式后推导出前方车辆纵向距离的测距模型,车道线曲率为0.01时,对50 m范围内的车辆实施修正后的测距方法,测距误差小于3%;在车道线曲率小于0.005时,对100 m范围内的车辆实施修正后的测距方法,测距误差小于1%,相较于现有方法,修正后测距方法的测距精度显著提高。最后通过KITTI数据集验证在多任务检测网络下实施修正后的测距方法的效果,结果表明:多任务检测网络对车道线的近点拟合效果较好,且在有遮挡的情况下仍然可以预测出遮挡部分的车道线,鲁棒性较好,修正后的测距方法的平均测距误差小于5%,测距精度明显提高。
关键词
多任务检测网络
车辆
检测
车道线
误差分析
测距模型修正
Keywords
multi-task detection network
vehicle detection
driveway line
error analysis
ranging model modification
分类号
U491.6 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多任务检测网络下车道线宽度测距方法
刘军
陈辰
李汉冰
许多
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2022
2
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