【摘 要】
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为了提高深度学习算法在雾天场景下的车道线识别率，扩充雾天车道线数据集是有效途径之一。本文以目前最具有权威性的CULane数据集为基础，通过对该数据集内晴天车道线图片进行单幅图像深度提取，随后依照大气散射模型生成3种不同浓度的雾天车道线图片，并保留原图的车道线标签，以此方法实现对CULane数据集的人为扩充。通过增加了107451张带标签的雾天车道线图像，从而将原始CULane数据集扩充了1.8倍，
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为了提高深度学习算法在雾天场景下的车道线识别率，扩充雾天车道线数据集是有效途径之一。本文以目前最具有权威性的CULane数据集为基础，通过对该数据集内晴天车道线图片进行单幅图像深度提取，随后依照大气散射模型生成3种不同浓度的雾天车道线图片，并保留原图的车道线标签，以此方法实现对CULane数据集的人为扩充。通过增加了107451张带标签的雾天车道线图像，从而将原始CULane数据集扩充了1.8倍，建立了包含雾天图像的新车道线数据集FoggyCULane。随后，分别采用原始CULane数据集和Fogg
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