利用卷积神经网络的车道线检测方法
来源：信号处理杂志 2019年第3期北京时间：
作者：钱沄涛, 陈思宇, 胡忠闯
摘要：车道线检测是自动或智能辅助驾驶的核心问题之一。本文主要研究单目视觉下车道线检测算法。车道线具有多样性，其存在的环境又具有复杂性，因此准确高效车道线检测是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种新的车道线检测算法，在传统车道检测方法中引入深度学习模型，主要包括下了步骤：首先使用基于车道线先验特征的图像增强算法进行边缘增强，对于边缘增强后的图像采用线段检测器进行线段提取，然后利用卷积神经网络构造线段分类器排除线段噪声，最后通过对消失点聚类排除无关线段，并按斜率聚类产生主车道线。实验表明，本文实现的算法具备较强的鲁棒性和很高的检测准确度。
关键词：卷积神经网络, 车道线检测, 线段检测器
