论文摘要
为智能车辆的轻量化、实时性检测,提高车道识别的准确度、鲁棒性,提出了一种利用全卷积网络（FCN）实现车道区域分割的方法。采用一种对称结构的全卷积网络对车道区域作逐像素预测:利用卷积、池化提取车道特征,利用池化索引辅助上采样,用卷积来恢复特征信息。在既定网络结构下,比较3×3、5×5和7×7尺寸的卷积核对模型性能的影响。基于FCN-32s和FCN-16s,分别设计混叠结构的FCN和无混叠结构的FCN与本网络作测试对比。结果表明:该算法对车道分割准确、鲁棒性强、实时处理能力优秀,分割效果优于传统FCN;在3种不同尺寸中,小尺寸（3×3）卷积核的实时处理速率最高,达53帧/s。因此,该算法适合自动驾驶道路感知任务。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 魏民祥,滕德成
关键词: 智能车辆,车道识别,实时检测,车道区域分割,深度学习,全卷积网络,卷积核尺寸
来源: 汽车安全与节能学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 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,自动化技术
单位: 南京航空航天大学能源与动力学院
分类号: TP391.41;TP183;U463.6
页码: 334-341
总页数: 8
文件大小: 2960K
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