车道检测

作品数:78被引量:276H指数:8
导出分析报告
相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
相关作者:李骏李志伟张小国刘华平张新钰更多>>
相关机构:丰田自动车株式会社通用汽车环球科技运作有限责任公司东南大学上海交通大学更多>>
相关期刊:更多>>
相关基金:国家自然科学基金浙江省自然科学基金国家高技术研究发展计划江苏省高校高新技术产业发展项目更多>>
-

检索结果分析

结果分析中...
条 记 录,以下是1-10
视图:
排序:
基于YOLOv8的自动驾驶车道检测改进算法
《计算机测量与控制》2025年第2期31-36,共6页阮庭海 樊卫华 
江苏省科技重大专项(BG2024041)。
针对自动驾驶领域的车道自动检测中存在的检测准确率低、实际应用难等问题,研究基于YOLO与传统图像处理算法混合的车道检测算法;基于车载传感器拍摄的视频,利用YOLOv8算法检测并标记车前/侧方附近的物体,并将图像视角转换到鸟瞰视角,利...
关键词:YOLO 曲线车道检测 滑动窗口 自动驾驶 计算机视觉 
基于车道检测性能的自动驾驶车辆平原地区高速公路适驾性评估
《中国公路学报》2024年第11期220-234,共15页叶欣辰 王雪松 田炜 
国家重点研发计划项目(2024YFE0115400);上海市2023年度“科技创新行动计划”“一带一路”国际合作项目(23210750500);国家自然科学基金项目(51878498)。
为从车道检测性能层面评估面向自动驾驶车辆的平原地区高速公路适驾性,利用搭载同济大学车载全息信息采集系统的测试车辆,在京沪高速和沈海高速(上海段)开展基于激光雷达的车道检测性能实车测试。将自车与相邻车道环境车辆可能发生侧面...
关键词:交通工程 自动驾驶车辆 实车测试 高速公路适驾性 集成学习模型 车道检测 
基于深度学习的隧道车道识别优化方法
《信息与电脑》2024年第6期121-123,共3页王鹏 贾存军 
2022年度甘肃省高等学校创新基金项目(项目编号:2022A-232)。
文章提出一种基于深度学习的隧道车道识别优化方法,并构建自制数据集进行了实验验证。首先,研究一个基于深度学习的隧道车道识别框架;其次,针对框架的不足,提出预处理数据以增强数据可学习性,引入MobileNetV3模型有效捕捉隧道内复杂车...
关键词:深度学习 车道检测 MobileNetV3 
针对复杂集装箱港口环境的车道检测场景感知模型被引量:1
《珠江水运》2024年第4期36-39,共4页杜振奇 田进 冯杰 陈子怡 
在港口环境下,由于卫星信号受到吊车设备的遮挡,存在车辆接收卫星信号完好性不足问题。在此情况下,结合车道线检测技术,有助于码头更准确地获取车辆的定位信息。本文提出一种基于关键点的全局关联网络(GANet)的车道线检测方法。该方法...
关键词:车道线检测技术 关键点 全局 深度学习 
基于深度强化学习的多智能体高速车道检测研究被引量:1
《工业控制计算机》2024年第2期86-88,164,共4页张华雪 徐野 
国家自然科学基金项目(61373159);沈阳理工大学重点学科、重点实验室开放基金项目(4771004kfs18)。
随着汽车技术与人工智能领域的发展,高级驾驶员辅助系统越来越流行,自动驾驶技术能够极大地提高效率、降低成本。相对应的可行驶区域检测、车道线检测和车速估计等便成为了关键性的一环。一些检测方法仅检测带有粗略边界框的车道线,而...
关键词:强化学习 车道线数据检测 深度学习 智能体 奖励机制 
基于改进卷积神经网络模型的车道线检测方法被引量:1
《现代信息科技》2023年第21期140-144,共5页任禹潞 王大殿 齐智暄 
江苏省大学生创新创业项目(202211463065Y)。
文章基于卷积神经网络的车道线检测方法,提出了一种优化的车道检测方案,利用残差网络与简化的Transformer优化神经网络,首先将Transformer模型用作编码器或解码器,学习输入序列之间的关系,提高神经网络的性能,然后在编码器中增加残差层...
关键词:残差网络 神经网络 车道检测 
基于深度学习的摩托车车道实时检测被引量:1
《计算机科学》2023年第S01期450-454,共5页万海波 蒋磊 王晓 
国家自然科学基金重点资助项目(61936008)。
摩托车驾驶相比于其他驾驶方式更加危险,但缺乏有效的辅助驾驶系统,例如车道辅助保持系统、障碍物检测、预碰撞系统等,而判定摩托车在行驶中是否发生了偏离往往需要参照车辆行驶时车道线的位置,因此车道线检测对于辅助驾驶系统来说至关...
关键词:摩托车驾驶 车道检测 Lanenet 实时检测 深度学习 
基于知识蒸馏和超分辨率的车道检测算法仿真
《计算机仿真》2023年第1期178-181,194,共5页张琰 舒畅 王晶 
湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目(B2020266);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T2021042)。
为改善自动驾驶领域中车道线检测的鲁棒性与实时性,提出了基于知识蒸馏和超分辨率的快速车道线检测算法。由于复杂路况与采集图像的分辨率因素影响,会导致对空间和边缘信息的缺失,而单纯利用神经网络来提高图像的特征提取与分割精度,又...
关键词:知识蒸馏 超分辨率 神经网络 损失函数 车道线检测 
锚和通道注意力相结合的车道检测算法被引量:1
《现代计算机》2022年第24期36-41,共6页韩尚君 余艳梅 陶青川 
车道检测是自动驾驶不可缺少的一部分,但目前车道检测算法在同时保证高准确率和快检测速度方面还有待进一步提高。在LaneATT上改进得到了新的车道检测算法——LaneEcaATT。通过引入了通道注意力机制ECAnet对特征图进行处理得到局部特征...
关键词: 通道注意力机制 车道检测 
基于生成对抗网络的车道检测方法
《广播电视网络》2022年第10期117-120,共4页魏英东 
近年来的研究中,车道检测往往被视为语义分割的问题。然而,车道线具有细而长的结构特性,测试结果的结构性是有损失的。本文提出基于生成对抗网络(GANs)的方法,使语义分割网络的输出更真实地保持结构,优化车道线检测的输出结果。通过使...
关键词:生成对抗网络 车道检测 pix2pix 
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部