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针对复杂集装箱港口环境的车道检测场景感知模型
被引量：
1
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作者
杜振奇
田进
+1 位作者
冯杰
陈子怡
《珠江水运》
2024年第4期36-39,共4页
在港口环境下,由于卫星信号受到吊车设备的遮挡,存在车辆接收卫星信号完好性不足问题。在此情况下,结合车道线检测技术,有助于码头更准确地获取车辆的定位信息。本文提出一种基于关键点的全局关联网络(GANet)的车道线检测方法。该方法...
在港口环境下,由于卫星信号受到吊车设备的遮挡,存在车辆接收卫星信号完好性不足问题。在此情况下,结合车道线检测技术,有助于码头更准确地获取车辆的定位信息。本文提出一种基于关键点的全局关联网络(GANet)的车道线检测方法。该方法通过全局预测每个关键点与车道线起点的偏移量,与相应的车道线关联。经过测试,此方法不仅能够检测码头内不同类型车道线,而且能够满足实时性要求,助力于提高码头运营的效率和安全性。
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关键词
车道线检测技术
关键点
全局
深度学习
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职称材料
题名
针对复杂集装箱港口环境的车道检测场景感知模型
被引量：
1
1
作者
杜振奇
田进
冯杰
陈子怡
机构
上海沪东集装箱码头有限公司
上海海洋大学
出处
《珠江水运》
2024年第4期36-39,共4页
文摘
在港口环境下,由于卫星信号受到吊车设备的遮挡,存在车辆接收卫星信号完好性不足问题。在此情况下,结合车道线检测技术,有助于码头更准确地获取车辆的定位信息。本文提出一种基于关键点的全局关联网络(GANet)的车道线检测方法。该方法通过全局预测每个关键点与车道线起点的偏移量,与相应的车道线关联。经过测试,此方法不仅能够检测码头内不同类型车道线,而且能够满足实时性要求,助力于提高码头运营的效率和安全性。
关键词
车道线检测技术
关键点
全局
深度学习
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U691 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
针对复杂集装箱港口环境的车道检测场景感知模型
杜振奇
田进
冯杰
陈子怡
《珠江水运》
2024
1
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