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一种基于卷积神经网络的快速车道检测算法
被引量:
2
1
作者
王家珉
尤小泉
+1 位作者
胡沁春
郭丽芳
《实验科学与技术》
2021年第2期46-50,共5页
车道线检测在辅助驾驶和自动驾驶中有着非常重要的作用和意义,它是保证辅助驾驶和自动驾驶行车安全的重要前提条件。目前,由于卷积神经网络(CNN)具备权值共享的特点,因此减少了训练参数,CNN可以自动学习并提取特征,在图像分割和识别等...
车道线检测在辅助驾驶和自动驾驶中有着非常重要的作用和意义,它是保证辅助驾驶和自动驾驶行车安全的重要前提条件。目前,由于卷积神经网络(CNN)具备权值共享的特点,因此减少了训练参数,CNN可以自动学习并提取特征,在图像分割和识别等领域被广泛应用。该文利用车道检测的特点,将经典的CNN中的对称卷积核改进为非对称卷积核(AK-CNN)结构,进一步减少了CNN网络的计算量,使车道检测的速度得以进一步提高。
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关键词
车道线检测
深度学习
非对称cnn卷积核
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职称材料
题名
一种基于卷积神经网络的快速车道检测算法
被引量:
2
1
作者
王家珉
尤小泉
胡沁春
郭丽芳
机构
成都工业学院网络与通信工程学院
出处
《实验科学与技术》
2021年第2期46-50,共5页
基金
四川省科技计划项目(2015FZ0111)
成都工业学院科研项目计划(2016ZR004A)
+1 种基金
成都工业学院实验室开放基金(2019CX10)
四川省大学生创新创业计划(S201911116052)。
文摘
车道线检测在辅助驾驶和自动驾驶中有着非常重要的作用和意义,它是保证辅助驾驶和自动驾驶行车安全的重要前提条件。目前,由于卷积神经网络(CNN)具备权值共享的特点,因此减少了训练参数,CNN可以自动学习并提取特征,在图像分割和识别等领域被广泛应用。该文利用车道检测的特点,将经典的CNN中的对称卷积核改进为非对称卷积核(AK-CNN)结构,进一步减少了CNN网络的计算量,使车道检测的速度得以进一步提高。
关键词
车道线检测
深度学习
非对称cnn卷积核
Keywords
lane detection
in-depth learning
asymmetric kernel
cnn
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于卷积神经网络的快速车道检测算法
王家珉
尤小泉
胡沁春
郭丽芳
《实验科学与技术》
2021
2
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