基于雙分支分割網絡的復雜環(huán)境車道線檢測方法

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摘  要： 對車道線實現(xiàn)準確檢測是自動駕駛中的關鍵技術。針對現(xiàn)有的車道線檢測方法對復雜工況下的車道線檢測精度不足的問題，提出一個面向復雜場景下的車道線檢測模型?；贚aneNet網絡設計一種雙分支分割網絡，利用網絡模型中的損失函數使圖像像素點占比提高，實現(xiàn)網絡參數的優(yōu)化。通過編碼器與解碼器結構對車道線采樣，實現(xiàn)語義分割與車道線像素點嵌入分割；并通過自適應DBSCAN聚類算法實現(xiàn)對鄰域半徑和最小樣本個數兩個參數的自主選擇，引入H?Net網絡中的圖像逆透視變換與車道線擬合實現(xiàn)檢測。（剩余9758字）