论文摘要
车道线检测是完全无人驾驶的关键推动因素。本文综述了近年来基于视觉的车道线检测技术的研究进展。车道线检测通常采用三个步骤进行处理,首先图像预处理得到感兴趣区域,然后预测车道线标记高频出现的区域,最后在该区域进行车道模型拟合。在这项工作中,我们对每个步骤的实现方法进行了详细分析,并展望了车道线检测技术的发展。得益于深度学习技术的进步,车道线检测技术取得了长足的发展,但同时带来了大规模数据集的需求和网络模型的不可解释性,未来的车道线检测技术挑战与机遇并存。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙鹏飞,宋聚宝,张婷,周玉祥
关键词: 车道线检测,计算机视觉,深度学习,目标检测分割
来源: 时代汽车 2019年16期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 北京新能源汽车技术创新中心有限公司
分类号: U463.6;TP391.41
页码: 8-11
总页数: 4
文件大小: 2115K
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