【摘 要】
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车辆行驶环境感知是自动驾驶领域的重点和难点问题,其中车道线检测是车辆行驶环境感知的基础。针对不同实例车道线难以区分、现有区分算法时间复杂度高、不同行驶场景需人为调整超参数等问题,提出了一种三分支车道线实例分割算法,并对分割结果进行自适应聚类以拟合不同实例车道线。针对车载摄像头获取的图像数据不均衡特点,用基于三分视野法的Tversky Loss函数对卷积神经网络进行训练。针对车道线大曲率半径的特点,
【机 构】
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同济大学汽车学院,同济大学中德学院
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车辆行驶环境感知是自动驾驶领域的重点和难点问题,其中车道线检测是车辆行驶环境感知的基础。针对不同实例车道线难以区分、现有区分算法时间复杂度高、不同行驶场景需人为调整超参数等问题,提出了一种三分支车道线实例分割算法,并对分割结果进行自适应聚类以拟合不同实例车道线。针对车载摄像头获取的图像数据不均衡特点,用基于三分视野法的Tversky Loss函数对卷积神经网络进行训练。针对车道线大曲率半径的特点,以高次项权重作为最小二乘法正则项拟合车道线。在TuSimple数据集上的测试结果表明,本算法对实例车道线
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