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基于改进Enet网络的车道线检测算法
基于改进Enet网络的车道线检测算法
1.引言
汽车车道线的准确检测对于自动驾驶、智能交通系统和驾驶辅助系统等应用具有重要意义。传统的车道线检测方法通常基于图像处理技术和机器学习算法，但受限于计算资源和算法的效果，无法在复杂的道路场景中准确地检测和跟踪车道线。
2.相关工作
基于深度学习的车道线检测方法近年来取得了显著进展。Enet网络是一种轻量级的语义分割网络，具有较高的计算效率和较小的模型大小。然而，基于Enet网络的车道线检测方法在复杂的道路场景下仍然存在一些挑战，如车道线断裂、交叉和弯曲等情况。
3.改进Enet网络的车道线检测算法
本文提出了一种改进Enet网络的车道线检测算法，旨在提高车道线检测的准确性和鲁棒性。算法的流程如下：
3.1数据集的准备
首先，我们需要收集并标注大量的道路图像数据集，包括不同的道路场景、不同的天气条件和不同的车道线形状。然后，将数据集划分为训练集和测试集。
3.2Enet网络的改进
在Enet网络中，我们对原始的网络结构进行一些改进，以提高车道线检测的性能。具体来说，我们增加了一些卷积层和池化层，以提取更丰富的特征信息。此外，我们还引入了批归一化技术，以加速网络的训练过程和提高模型的泛化性能。
3.3数据增强
为了增加数据的多样性和鲁棒性，我们采用了数据增强技术。具体来说，我们对训练集中的每个样本进行随机旋转、裁剪和缩放等操作，以模拟不同的场景和视角。
3.4损失函数的设计
为了使网络更好地学习车道线的位置和形状，我们设计了一种新的损失函数。该损失函数结合了像素级别的交叉熵损失和边界框回归损失，以最大化车道线的准确性和连续性。
3.5实验结果
我们在公开的数据集上对改进Enet网络的车道线检测算法进行了实验验证。实验结果表明，我们的算法在准确性和鲁棒性方面均优于传统的车道线检测方法和基于Enet网络的车道线检测方法。
4.结论
本文提出了一种改进Enet网络的车道线检测算法，通过对Enet网络的结构、数据增强和损失函数等方面的改进，实现了对车道线的准确检测。实验结果表明，该算法在复杂的道路场景中具有较高的检测准确性和鲁棒性。未来的工作可以进一步改进算法的效率和速度，以适应实时场景的需求。
参考文献：
[1]Badrinarayanan,V.,Kendall,A.,&Cipolla,R.(2017).SegNet:ADeepConvolutionalEncoder-DecoderArchitectureforImageSegmentation.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,39(12),2481–2495.
[2]Cordts,M.,etal.(2016).TheCityscapesdatasetforsemanticurbansceneunderstanding.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.3213–3223).
[3]Chen,L.C.,etal.(2018).Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation.arXivpreprintarXiv:1802.02611.
[4]Ronneberger,O.,Fischer,P.,&Brox,T.(2015).U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation.InProceedingsoftheInternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention(pp.234–241).
[5]Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,&Berg,A.C.(2016).SSD:SingleShotMultiBoxDetector.InProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(pp.21–37).