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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明提出了一种基于轻量化语义分割网络的车道线检测方法，该方法包括：采用行车记录仪获取城市道路图像数据；对道路图像数据进行预处理；将预处理后的数据输入到训练完成的语义分割网络中，得到车道线信息；图像预处理模块包括光度分量多尺度Gaussian滤波算法处理、色度分量MSRCRMulti‑ScaleRetinexwithColorRestoration算法校正及单应性变换等操作。基于改进U‑Net轻量化语义分割网络包括改进VGG‑16VisualGeometryGroup‑16主干网络模块、SESqueezeandExcitation注意力机制模块和上采样模块；本发明的轻量化语义分割网络通过使用改进的深度可分离卷积替代主干网络中的传统卷积操作实现轻量化操作，并通过分组卷积块结合使用残差结构、SE注意力机制模块和上采样模块进行优化，从而提高模型在车载平台NT96580上识别的准确率和算法的泛化能力。
主权项：1.一种基于轻量化语义分割网络的车道线检测方法，其特征在于，所描述的方法通过以下步骤实现：S1、对于城市道路实拍的图像数据，使用labelme软件对图片数据进行标注，生成车道线对应的标签图，将制作好的数据集作为复杂场景下的车道线数据集，并对筛选过的数据集进行数据预处理；S2、数据预处理的方式主要是通过图像增强，在扩充数据集的同时以进一步突出图像中的车道线信息，使后续的网络识别达到更好的效果；S3、将预处理后的数据送入基于改进U-Net轻量化语义分割网络中进行训练，反复迭代得到最优权重；S4、将道路实拍车道线图像输入训练好的改进语义分割网络中，得到最终的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于轻量化语义分割网络的车道线检测方法
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