[发明专利]一种基于深度学习的车辆行车车道检测方法有效
| 申请号： | 201910271972.7 | 申请日： | 2019-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN109977908B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 张奔牛;秦攀 | 申请（专利权）人： | 重庆交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/58 | 分类号： | G06V20/58;G06V30/19;G06V10/44;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400074 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的车辆行车车道检测方法，属于智能交通领域。该方法包括以下步骤：S1：数据采集模块布设；S2：视频数据处理；S3：音频数据处理；S4：建立长短期记忆网络进行训练及测试。本发明利用拾音器采集道路信息数据，利用摄像头采集的图像通过图像处理技术，识别道路交通状况作为标签数据，将道路信息数据添加标签数据进行有标签的深度学习，通过训练好的网络模型实现对车辆车道的检测，提高检测的精度。本发明具有对路面结构无破坏、险危环境表现良好、检测精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 车辆 行车 车道 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的车辆行车车道检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：数据采集模块布设；S2：视频数据处理；S3：音频数据处理；S4：建立长短期记忆网络LSTM进行训练及测试。
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