[发明专利]一种基于并联卷积神经网络的车道线检测方法

摘要

本发明公开了一种基于并联卷积神经网络的车道线检测方法，包括以下步骤：S1、实际采集视频后截取训练样本图片，并手动标注出车道线，制作用于卷积神经网络训练的训练数据集；S2、构建三个层数不同的自编码卷积神经网络，组成并联卷积神经网络，每个卷积神经网络分别用来检测背景点、实线车道线或虚线车道线；S3、使用训练数据集训练并联卷积神经网络，根据训练过程中损失函数的变化和网络的收敛情况来调整卷积神经网络的参数；S4、根据实际检测效果，调整卷积神经网络的参数，重复步骤S3来训练调整后的并联卷积神经网络，直至达到测试的最佳效果；S5、使用测试图片和实际场景的视频来测试最终训练好的并联卷积神经网络。

主权项

1.一种基于并联卷积神经网络的车道线检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、首先使用车载摄像头实际采集视频，从视频中截取训练样本图片，并手动标注出训练样本图片中的车道线，制作用于卷积神经网络训练的训练数据集；S2、构建三个层数不同的自编码卷积神经网络，三个卷积神经网络组成并联卷积神经网络，每个卷积神经网络分别用来检测不同的对象：背景点、实线车道线或虚线车道线；S3、使用制作好的训练数据集训练构建的并联卷积神经网络，根据训练过程中损失函数的变化和卷积神经网络的收敛情况来调整卷积神经网络的参数；S4、使用验证集图片来检验所训练的并联卷积神经网络的检测效果，根据卷积神经网络的实际检测效果，调整卷积神经网络的参数，重复步骤S3来训练调整后的并联卷积神经网络，直至达到在验证集上有好的检测效果；S5、使用测试图片和实际场景的视频来测试最终训练好的并联卷积神经网络进行车道线检测的效果。