基于轻量化卷积神经网络的车道线检测

作     者：张琰 梁莉娟 ZHANG Yan;LIANG Lijuan

作者机构：武昌工学院湖北武汉430065 

基　　金：湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目“基于知识蒸馏的快速车道线检测算法研究”(项目编号:B2020266) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队“车联网智能感知与传输技术”(项目编号:T2021042) 武昌工学院校级学科群“新能源与智能物联”(项目编号:2021XK01) 

出 版 物：《信息与电脑》 (Information & Computer)

年 卷 期：2022年第34卷第20期

页      码：87-90页

摘      要：由于车道线检测是自动驾驶或智能辅助驾驶的核心问题之一,需针对单目视觉下的车道线检测算法展开研究。同时,车道线具有多样性这一显著特征,其存在环境复杂性也较高,精准、高效的车道线检测成为一项具有较强挑战性的问题。因此,提出一种一轻量化卷积神经网络为基础的车道检测算法。实验结果表明,设计的算法具备较强鲁棒性与较高检测精度。

主 题 词：轻量化卷积神经 车道线检测 线段检测器 

学科分类：082304[082304] 08[工学] 080203[080203] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-9767.2022.20.027

馆 藏 号：203117819...