一种基于深度学习的车道线检测和车辆横向定位方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的车道线检测和车辆横向定位方法，首先训练深度学习网络，然后获得图像中各个车道线的参数，最后根据各个车道线的参数来求出车辆的横向定位信息（车辆所在车道的序号，车辆与车辆所在车道左右两条车道线的距离）。本发明发挥了深度学习提取图像特征的优势，且免去了耗时较长的后处理模块，能够更加准确、快速地预测出图像中车道线的参数以及车辆的横向定位信息。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的车道线检测和车辆横向定位方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113313031A
申请号 ：
CN202110600027.4
公开（公告）日 ：
2021-08-27
申请日 ：
2021-05-31
授权号 ：
CN113313031B
授权日 ：
2022-04-22
发明人 ：
李立君张艳磊郑康诚苏洋
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市秦淮区御道街29号
代理机构 ：
江苏圣典律师事务所
代理人 ：
韩天宇
优先权 ：
CN202110600027.4
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-22 ：
授权
2021-09-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210531
申请日 : 20210531
2021-08-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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