公开(公告)号：CN109635744A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201811528310.5

申请日：2018-12-13

申请人： 合肥工业大学

发明人： 孙锐 ,  丁海涛 ,  阚俊松 ,  吴柳玮

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于深度分割网络的车道线检测方法，其步骤包括：1获得归一化后的原始图像集和车道线实例分割灰度图像集；2构建多层深度分割网络，并训练得到最优多层深度分割网络；3获得车道线二值图像和背景二值图像；4获得待预测道路图像的特征图；5获得待预测道路图像的特征图；6获得车道线实例分割图像；7得到车道线的检测结果图。本发明能有效地解决车道线变化的问题，从而能适合多种复杂道路状况下的车道线检测，并提高检测的鲁棒性和实时性。

公开(公告)号：CN109635744B

公开(公告)日：2020-04-14

申请号：CN201811528310.5

申请日：2018-12-13

申请人： 合肥工业大学

发明人： 孙锐 ,  丁海涛 ,  阚俊松 ,  吴柳玮

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于深度分割网络的车道线检测方法，其步骤包括：1获得归一化后的原始图像集和车道线实例分割灰度图像集；2构建多层深度分割网络，并训练得到最优多层深度分割网络；3获得车道线二值图像和背景二值图像；4获得待预测道路图像的特征图；5获得待预测道路图像的特征图；6获得车道线实例分割图像；7得到车道线的检测结果图。本发明能有效地解决车道线变化的问题，从而能适合多种复杂道路状况下的车道线检测，并提高检测的鲁棒性和实时性。