申请/专利权人：哈尔滨工业大学

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876988A

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V20/58;G06V10/28;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于学习的破损车道线检测方法及检测模型，本发明属于机器视觉领域，包括：获取自动驾驶场景的视觉图像；对自动驾驶场景的视觉图像进行混合锚划分，得到若干张车道线视觉图像；采用Inception‑v3作为特征提取网络，基于所述特征提取网络对所述车道线视觉图像进行全局特征提取，得到车道线预测结果。本发明有效提高了破损车道线检测的准确率，提高了破损车道线检测的速度，节约了算力；本破损车道线检测模型具有多场景的适用性，算法成熟，具有较强的推广适用性，市场前景广阔。

主权项：1.一种基于学习的破损车道线检测方法，其特征在于，包括：获取自动驾驶场景的视觉图像；对自动驾驶场景的视觉图像进行混合锚划分，得到若干张车道线视觉图像；采用Inception-v3作为特征提取网络，基于所述特征提取网络对所述车道线视觉图像进行全局特征提取，得到车道线预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于学习的破损车道线检测方法及检测模型

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