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摘 要:本发明公开一种基于深度学习的车道线检测方法,包括步骤一构建车道线图像数据集作为训练集、步骤二构建全卷积车道线检测网络模型、步骤三训练全卷积车道线检测网络模型、步骤四构建车道线图像数据集作为测试集和步骤五测试全卷积车道线检测网络模型五个步骤;本发明的全卷积车道线检测网络模型能够克服极强的视觉干扰,拥有较快的推理速度和较强的鲁棒性,占用存储空间小,推理效果好,准确度高,实时性强,能够在算力很小的车载嵌入式设备中实现准确和快速的检测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011517152.0 | 专利名称: | 一种基于深度学习的车道线检测方法 |
申请日: | 2020-12-21 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市崂山区松岭路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/56搜分类 深度学习 检测搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
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 |