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摘要
随着人们生活水平的提高,对于车辆行驶的安全问题也日益关注度。目前主要通过高级辅助驾驶系统(ADAS)减少交通事故,其关键是为车辆驾驶决策提供必要环境的道路识别技术。主流车道检测算法大多不能兼有实时性与准确性,为解决该问题,提出基于兴趣区域的窗口流车道检测与跟踪技术,并利用深度学习使得检测精度不断提高。在实验室模拟情况中,通过对5000张道路图片的检测,该算法共计准确识别图片4993张,模糊识别图片5张,错误识别图片2张,识别率达到99.86%。在实际道路识别中,可满足实时视频的检测,具有很好的实时性、准确性、鲁棒性和抗干扰性,对无人驾驶有一定的辅助作用。
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