TY -的A2 -汗,拉毛盟——张,Ce盟——汉玉盟——王,丹盟——乔,魏盟——林,尔药业PY - 2021 DA - 2021/12/07 TI -网络平衡精度和效率的车道检测SP - 1099434六世- 2021 AB -自动lane-keeping系统(艾礼克斯),车辆必须稳定和准确的边界检测当前车道进行精确定位。目前,检测的准确性巷算法基于深度学习有更大的飞跃比传统的算法,它可以获得更好的识别结果角落和阻塞的情况。然而,主流算法很难平衡精度和效率。为了应对这种情况,我们建议一个单步方法,直接输出通道形状模型参数。这种方法使用MobileNet v2和空间CNN(基本)构建一个网络快速提取车道功能和学习全局上下文信息。然后,通过深度多项式回归、多项式表示每个车道标记图像的输出。最后,该方法在TuSimple数据集验证。与现有算法相比,精度和效率之间达到一种平衡。实验表明,我们的方法的识别精度和检测速度在相同的环境中达到主流水平算法,和有效的在两者之间取得平衡。SN - 1574 - 017 - 2021/1099434 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/1099434——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER