计算机应用

作者：曾祥银, 郑伯川, 刘丹

单位：西华师范大学 计算机学院, 四川 南充 637002

关键词：轨道线检测,网格分割,卷积神经网络,聚类,异物侵限,车道线检测

基金：西华师范大学基本科研业务费资助项目（19B045）。

为了提高铁路轨道线检测的准确率和速度，提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）和聚类的左右轨道线检测方法。首先，处理数据集的标注图像，将原标注图均匀分割成许多网格，每个网格局部区域的轨道线信息用一个像素点代替，从而构成缩小的轨道线标注图；然后，基于缩小后的轨道线标注图，提出了一种新的深度CNN用于轨道线检测；最后，提出一种聚类方法来区分左右轨道线。对于长宽都为1 000像素大小的图片，所提左右轨道线检测方法的检测速度达到155 frame/s，准确率达到96%。实验结果表明，所提方法不仅检测准确率高，而且检测速度快。

来源：2021年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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