基于卷积神经网络的车道线检测算法研究与实现.docx

基于卷积神经网络的车道线检测算法研究与实现.docx

  1. 1、本文档共28页,其中可免费阅读9页,需付费200金币后方可阅读剩余内容。
  2. 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
  3. 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  4. 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
PAGE 2 PAGE 2 摘要   随着我国社会的快速发展以及经济水平的提高,各地的汽车保有量也在不断增加,随之而来的必然是交通事故发生数量的攀升,人们的生命财产安全将会因此遭受严重的影响。为了减少道路交通事故的出现,自动驾驶技术应运而生,而车道线检测则是自动驾驶系统中的一项基础工作。传统的车道线检测方法主要基于边缘特征检测或者图像分割,一旦光线产生改变、道路上有其他车辆遮挡或者路面有所破损时,该算法的鲁棒性就会大大降低,在天气恶劣或者环境比较复杂等情况下,该算法检测的精度和准确率将无法满足需求。基于深度学习的车道线检测技术可以通过神经网络主动学习目标特征,其特点是具有较高

文档评论(0)

@@ + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档