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提出一种基于语义分割的车辆行驶车道定位方法.首先采用＂编码器-解码器＂网络架构实现多车道语义分割,通过最大池化计算的池化索引来进行非线性上采样,消除上采样的学习需要;然后结合目标检测YOLO v2算法,判断行驶车辆所属车道的位置,从而进行车道定位.利用卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院公布的数据集(KITTI)中城市道路(UM)的数据制作训练和测试数据库,并将其公开发布.该算法可以实现端到端训练,网络结构简单、 速度快、 内存需求低,每帧图像的执行速度在60 ms以内.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2019
Issue： 4
Volume： 47
Page： 453-459
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