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摘 要:本发明公开了一种基于深层神经网络Lane‑Ar的车道线检测方法及系统,对拍摄的图像或者视频截取的图像中的车道线标记得到样本,将采集到的样本数据通过深层神经网络Lane‑Ar训练,得到车道线识别模型;Lane‑Ar包括深层神经网络模型Amon与解码网络Con‑det,首先,Amon网络通过下采样,将车道线和背景分离,提取其车道线特征,同时不断压缩图像像素;然后,利用Con‑det模型还原图像像素,进行多尺度融合;最后利用soft‑max分类器对车道线进一步识别。本发明可用于训练和检测视频和图像中的车道线,准确率可以达到98.72%;Lane‑Ar模型对于某些复杂环境,比如城市交通车道线遮挡、车道线残缺、交通标记等情况的图像检测也能有较好的鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110435158.1 | 专利名称: | 一种基于深层神经网络Lane-Ar的车道线检测方法及系统 |
申请日: | 2021-04-22 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市清江浦区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/56搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-24 | 转让价格: | 25000.0元 |
公开/公告号: | CN113052135B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |