发明公开
- 专利标题： 基于深度学习的无人车车道线预测方法
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申请号： CN202211481206.1申请日： 2022-11-24
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公开(公告)号： CN115861949A公开(公告)日： 2023-03-28
- 发明人: 朱勇建 , 张玉蝶 , 张裕 , 王嘉钰 , 林涛
- 申请人： 上海应用技术大学
- 申请人地址： 上海市徐汇区漕宝路120-121号
- 专利权人： 上海应用技术大学
- 当前专利权人： 上海应用技术大学
- 当前专利权人地址： 上海市徐汇区漕宝路120-121号
- 代理机构： 上海汉声知识产权代理有限公司
- 代理商 胡晶
- 主分类号： G06V20/56
- IPC分类号： G06V20/56 ; G06V10/44 ; G06V10/54 ; G06V10/75 ; G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06N3/0442 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明提供了一种一种基于深度学习的无人车车道线预测方法，本发明提供一种基于深度学习的无人车车道线预测方法。在无人驾驶中，使用车载摄像头对道路情况进行视频图像数据采集，根据采集到的车道线进行线路设计，但是在实际路况中，车道线会有磨损不清晰或者在天气恶劣的情况下，车道线被雨雪遮蔽的情况。无人车在行驶时，若可以根据行驶过的车道线去预测下一段的车道线，那么可以在车道线不完整或者有遮挡时候更加安全的行驶通过。
