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摘要：最新出来的车道检测方法可实现成功的性能。尽管具有优势，但这些方法仍存在严重缺陷，例如可检测的车道数量有限和虚警率很高。特别是高误报率会导致错误和危险的控制。本文提出了一种深度学习车道检测方法，对任意数量的车道进行检测，比其他最近的车道检测方法有更低的误报率。
车道线的有效检测与是智能车正确识别道路的前提。针对现有车道线检测与算法效率不高的难题，提出了一种基于视觉传感器与车道级高精度地图相融合的车道线检测与方法。该方法首先用改进的Hough变换提取边缘线段；然后基于滤波预测与更新车道线模型状态参数；最后结合高精度...
2020年3月11日GM以色列研发中心在arXiv上传论文“Semi-Local3DLaneDetectionandUncertaintyEstimation”。摘要：本文提出了一种基于相机的新型DNN方法，用于带不确定性估计的3D车道线检测。该方法基于半局…
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论文学习笔记1.图森格式数据集制作：工具为labelme2.训练3.评估4.可视化结果5.总结6.参考博客最近两周复现了两篇车道线论文的实验结果，现在将其做一个总结。论文1：TowardsEnd-to-endLaneDetecionanInstanceSegmentationApproach复现代码...
这一篇论文相对久远，是2014年，用的方法可以算是传统方法。.车道线检测最早是用传统方法来实现的。.传统车道线检测有其固定的一套处理流程：（1）DistortionCorrection（2）IPMTransform（3）FeatureExtraction（4）LineorCurveFitting（5）Tracking，除了（3）（4）之外...
车道线检测效果，与其他模型对比模型的精度高达96.4%，这个效果挺不错了。模型速度：2018年：在NVIDIA1080TI上测得的512X256图像的速度。总的来说，车道检测可以以52FPS的速度运行。检测速度比较快了，实时性较高。
本文工作提出了PolyLaneNet，一种用于端到端车道线检测估计的卷积神经网络。.PolyLaneNet从安装在车辆中的前视摄像头获取输入图像，并输出代表图像中每个车道标记的多项式，以及域车道多项式和每个车道的置信度得分。.该方法与现有的最新方法相比具有竞争...
图1：车道线检测存在的挑战：(a)多种多样的车道线表示方式；(b)车道线相关的结构信息；(c)车道线的多种属性。三、方法本文实现了一种结构信息引导的车道线检测框架SGNet，可以精准地描述车道线并对不确定条数的车道线进行分类与定位，具体架构如图2所示。
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车道线的有效检测与是智能车正确识别道路的前提。针对现有车道线检测与算法效率不高的难题，提出了一种基于视觉传感器与车道级高精度地图相融合的车道线检测与方法。该方法首先用改进的Hough变换提取边缘线段；然后基于滤波预测与更新车道线模型状态参数；最后结合高精度...
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这一篇论文相对久远，是2014年，用的方法可以算是传统方法。.车道线检测最早是用传统方法来实现的。.传统车道线检测有其固定的一套处理流程：（1）DistortionCorrection（2）IPMTransform（3）FeatureExtraction（4）LineorCurveFitting（5）Tracking，除了（3）（4）之外...
车道线检测效果，与其他模型对比模型的精度高达96.4%，这个效果挺不错了。模型速度：2018年：在NVIDIA1080TI上测得的512X256图像的速度。总的来说，车道检测可以以52FPS的速度运行。检测速度比较快了，实时性较高。
本文工作提出了PolyLaneNet，一种用于端到端车道线检测估计的卷积神经网络。.PolyLaneNet从安装在车辆中的前视摄像头获取输入图像，并输出代表图像中每个车道标记的多项式，以及域车道多项式和每个车道的置信度得分。.该方法与现有的最新方法相比具有竞争...
图1：车道线检测存在的挑战：(a)多种多样的车道线表示方式；(b)车道线相关的结构信息；(c)车道线的多种属性。三、方法本文实现了一种结构信息引导的车道线检测框架SGNet，可以精准地描述车道线并对不确定条数的车道线进行分类与定位，具体架构如图2所示。
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