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基于语义分割的车辆行驶车道定位方法

论文摘要

提出一种基于语义分割的车辆行驶车道定位方法.首先采用"编码器-解码器"网络架构实现多车道语义分割,通过最大池化计算的池化索引来进行非线性上采样,消除上采样的学习需要;然后结合目标检测YOLO v2算法,判断行驶车辆所属车道的位置,从而进行车道定位.利用卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院公布的数据集（KITTI）中城市道路（UM）的数据制作训练和测试数据库,并将其公开发布.该算法可以实现端到端训练,网络结构简单、速度快、内存需求低,每帧图像的执行速度在60 ms以内.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 车辆行驶车道定位算法
  •   1.1 双车道语义分割网络
  •     1.1.1 SoftMax概率分类
  •   1.2 车辆检测与分析
  •     1.2.1 车辆检测YOLO v2网络
  •     1.2.2 车辆检测实验
  • 2 实验结果与分析
  •   2.1 制作的数据集
  •   2.2 双车道语义分割
  •     2.2.1 实验结果
  •     2.2.2 实验评价
  •   2.3 车辆行驶车道定位
  • 3 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 裴晨皓,黄立勤

    关键词: 车辆辅助驾驶,车道语义分割,卷积神经网络,车道定位

    来源: 福州大学学报(自然科学版) 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,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: 福州大学物理与信息工程学院

    基金: 福建省重大重点科技基金资助项目(2017H6009,2018H0018),福建省中青年教师教育科研项目(JA15626),赛尔网络创新项目(NGII20160208,NGII20170201)

    分类号: U463.6;TP391.41

    页码: 453-459

    总页数: 7

    文件大小: 2494K

    下载量: 338

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/85fb07e0eb2b0835f6f22994.html