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针对车道检测的准确性和实时性之间不平衡的问题,构建一个基于Lanenet算法和图像增强技术的多车道线检测网络,旨在更全面地利用图像中的特征信息,提高检测精度和速度。使用多尺度Retinex算法对输入图像进行色彩增强、降噪等;设计采用一种双边多尺度融合网络实现浅层特征与深层特征之间的信息交互,获取上下文语义。提出一个新的非对称卷积金字塔模块,将非对称卷积融合到不同扩张率的空洞卷积层中,提高网络的特征提取能力,减少计算量。实验结果表明,该方法与现有的深度学习算法相比,能够在遮挡和阴影条件下更有效地检测车道线,具有更高的精度,更低的误检率和漏检率。 相似文献
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超宽带谐波混频器一般采用本振中频双工器,从本振通路引出中频信号。但是当本振频率和中频频率相近或者重叠时,难以实现本振到中频高隔离。本文采用了不同于常用谐波混频器结构,用射频中频双工器替代了本振中频双工器,从射频通路引出中频信号,设计了30~110 GHz 4次谐波混频芯片,并进行了封装实验测试。经测试,4次谐波混频器射频频率30~110 GHz,中频频率1 GHz的变频损耗小于25 dB,DC-15 GHz本振和中频端口间的隔离度可达30 dB,固定本振时中频频率DC-7 GHz变频损耗小于28 dB。因此,本设计可有效隔离频率相近的本振和中频信号,为拓宽中频带宽提供可能。 相似文献
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