基于深度学习的智能车目标检测与视觉导航 |
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作者姓名: | 邱颖敏 谷嘉程 潘淑莹 杨翠珊 郑钦奕 汪嘉怡 余绍德 |
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作者单位: | 中国传媒大学信息与通信工程学院 |
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基金项目: | 国家重点研发计划的资助项目(2020YFB1406800);;中央高校科研业务费专项资金(CUC210B017); |
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摘 要: | 目标检测和视觉导航是无人驾驶的关键技术。传统的道线检测依赖于特征提取和检测校正,交通标志识别依赖于色彩分析和图像分割,然而道路场景的剧烈变化导致算法的鲁棒性较差。基于模拟的无人驾驶场景,本文探究深度学习模型LaneNet和YOLOv4,以完成智能车的视觉导航与目标识别。针对不同识别任务,文章采取传统视觉与深度学习结合的方式,保证算法的鲁棒性与实时性。在室内模拟场景中,智能车的无人驾驶系统能够准确实时地完成交通场景中的路线检测、交通灯识别和路线导航任务。
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关 键 词: | 深度学习 车道线检测 实例分割 目标检测 视觉导航 |
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