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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的车道线检测方法,包括如下步骤：步骤一：获得图像数据集,该数据集中包含车道线；步骤二：搭建神经网络模型,设置损失函数和约束损失函数的超参数,该神经网络模型包括依次连接卷积层、池化层、4个残差块、4个不同空洞率dilated module和辅助SE block；损失函数设置为了加速模型收敛且对车道线增加几何约束。步骤三：将数据集喂给神经网络模型进行训练,迭代多轮之后得到收敛的网络模型；步骤四：将网络模型安装与车载摄像头中,即可实现实时监测。本发明在于提供一种基于深度学习的车道线检测方法,在保证较高准确率的情况下,速度也能达到自动驾驶实时性要求。
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