基于深度学习的车道线与绿植分割算法

作者：刘艳洋; 张沛纲

来源：电子技术与软件工程, 2020, (06): 132-135.

• 图像处理
• 目标识别
• 分割算法
• 车道线检测
• 实例分割

本文为解决因光照强度变化,路面行人机动车以及绿植遮挡导致车道线检测精度不高的问题,提出了一种将增强后的图像与实例分割网络Deeplabv3相结合的车道线和绿植检测方法。首先,使用图像增强网络对待检测图像进行图像增强,提高图像对比度和清晰度,然后,使用一个基于编码器、解码器架构的实例分割网络Deeplabv3进行车道线和绿植检测并进行分割。实验结果表明,该算法提出的方法在道路环境多变和夜晚中能很好的将车道线和绿植的分割,其车道线正检率最高可达98.7%,较直接采用Deeplabv3网络和U-Net网络,检测精度提高了2.6%。