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摘要
车道线的检测有很多干扰因素，比如车道线被磨损、遮挡、光线亮度过高和过暗等影响车道线检测的准确率，这时就需要网络有较强的推测能力。为此，该文从分类的角度将车道线检测问题转化为对图像中的特定行进行分类，每一个类别代表车道线所在的一个位置。该方法可以预测输入图像中每行的车道线位置，是一种网格级的车道线检测方式。对图像整体进行行划分，每行再次划分为单元格，对行锚进行流动性特征点提取，并做标记，整合特征点形成完整车道线。该文选取3 000张不同环境的图片作为本次实验的数据集进行训练和验证。测试表明该方法能够实现不同场景和环境下的端到端车道线实时检测。
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