典型文献
基于MobileNetV3的车道线检测算法分析
文献摘要：
车道线检测是车辆辅助驾驶中的重要一环,为实现对车道线进行准确快速的检测,文章提出一种基于MobileNetV3网络的轻量型车道线检测算法.首先对MobileNetV3网络的深度可分离卷积模块进行改进,同时在其基础上加入空间注意力机制模块;然后将车道线表示为三阶多项式,利用优化的MobileNetV3网络对图像中车道线特征进行提取得到用来拟合三阶多项式的车道线参数;最后构建一种车道线回归模型,通过不断地对车道线参数进行修正以提高车道线检测精度.在Tusimple车道线数据集上的实际测试结果表明,提出的算法其图像帧处理速度为210 fps、检测准确度达到了83.35％,能够实时运行,且具有较高的检测精度.
文献关键词：
车道线检测;深度卷积神经网络;多项式拟合;辅助驾驶;MobileNetV3网络
中图分类号：
作者姓名：
朱冰冰;甘海云;林伟文
作者机构：
天津职业技术师范大学汽车与交通学院,天津 300222
文献出处：
引用格式：
[1]朱冰冰;甘海云;林伟文-.基于MobileNetV3的车道线检测算法分析)[J].汽车实用技术,2022(23):71-76
A类：
B类：
MobileNetV3,车道线检测,检测算法,算法分析,辅助驾驶,准确快速,轻量型,深度可分离卷积,卷积模块,空间注意力机制,注意力机制模块,线特征,线参,高车,检测精度,Tusimple,实际测试,处理速度,fps,检测准确度,时运,深度卷积神经网络,多项式拟合
AB值：
0.281991
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