典型文献
雾天车道线识别方法:FoggyCULane数据集的创建
文献摘要：
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107451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％.
文献关键词：
车道线检测;深度学习;雾天图片生成;CULane数据集扩充;FoggyCULane;空间卷积神经网络(SCNN)
中图分类号：
作者姓名：
徐哲钧;张暐;郭昊;张洋;李庆;董雪
作者机构：
上海交通大学 中英国际低碳学院,上海 200240
文献出处：
引用格式：
[1]徐哲钧;张暐;郭昊;张洋;李庆;董雪-.雾天车道线识别方法:FoggyCULane数据集的创建)[J].计算机工程与应用,2022(14):227-235
A类：
FoggyCULane,雾天图片生成
B类：
天车,车道线识别,高深,深度学习算法,识别率,权威性,集为,晴天,单幅图像,图像深度,大气散射模型,模型生成,原图,数据集扩充,雾天图像,新车,SCNN,车道识别,识别网络,测试评估,充数,薄雾,浓雾,车道线检测,空间卷积神经网络
AB值：
0.23423
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