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题名面向嵌入式平台的车道线检测方法
被引量：6
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作者
杜中强
唐林波
韩煜祺
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机构
北京理工大学信息与电子学院北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期473-480,共8页
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基金
中国博士后科学基金(2021TQ0177)。
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文摘
车道线检测在自动驾驶和高级辅助驾驶中起着举足轻重的作用,然而,传统的车道线检测技术鲁棒性较差,而大多数基于深度学习的方法复杂度又较高,难以在嵌入式平台实时应用。提出一种面向嵌入式平台的轻量级车道线检测网络,将车道线检测转化为语义分割问题,该网络借鉴U-Net与Segnet网络结构,使用了小尺度卷积等轻量化组件设计计算高效的语义分割网络。在检测车道线的基础上,计算车辆距离两侧车道线的距离,以及车道线的曲率,同时当车辆偏离车道线或检测出现异常时进行预警,最后将整个系统移植到海思平台。实验结果表明:该系统具有较高的检测精度以及检测速度,准确率达到97.5%,速度达到50 FPS,满足实时性要求,因此该系统能够用于面向嵌入式平台的实时车道线的检测、测距、曲率计算以及预警。
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关键词
车道线检测
嵌入式平台
深度学习
语义分割
自动驾驶
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Keywords
lane line detection
embedded platform
deep learning
semantic segmentation
autonomous driving
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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