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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。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107?451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。分别采用原始CULane数据集和FoggyCULane数据集对SCNN车道识别网络进行训练,并将训练结果在包含3种不同浓度雾天场景的12种复杂车道线场景中进行测试评估,以验证该方法的有效性。研究结果表明,人工生成雾天场景车道线图片以扩充数据集的方法能够在薄雾情况下将雾天车道线的识别率从74.65%提升至86.65%,在中度雾下从51.41%提升至81.53%,在浓雾下从11.09%提升至70.41%。 相似文献
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阐述了精益理论核心内容,分析了单元生产模式的概念,以及它在精益理论中的地位和作用。讨论了在电器制造行业中进行精益单元生产模式的应用方法,并给出了在实际应用中的解决方案,以期对企业进行生产模式的改造时能够有所帮助。 相似文献
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