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公开(公告)号：CN112766056A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011612255.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的弱光环境车道线检测方法、装置，方法具体包括：使用实际驾驶环境图像通过调节对比度和gamma数值转换成弱光图像，训练弱光增强网络，实现高质量车道线图像的输出；将弱光增强网络输出的高质量车道线图像引入改进的DeeplabV3+语义分割网络，提取包含高级语义信息车道特征检测候选车道；检测到候选车道后，通过快速的聚类算法将候选车道聚类为线型输出，完成对当前行驶车道的车道线检测；设定距离阈值，当车辆位置距离边界车道线小于设定距离阈值时，发出警告；本发明提出的方法，能够提升弱光环境下车道线检测的精度和鲁棒性。
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