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作者：徐肖;赵会鹏;范博文;段敏;李刚;
单位：辽宁工业大学汽车与交通工程学院;
摘要：对车道线实现准确检测是自动驾驶中的关键技术。针对现有的车道线检测方法对复杂工况下的车道线检测精度不足的问题，提出一个面向复杂场景下的车道线检测模型。基于LaneNet网络设计一种双分支分割网络，利用网络模型中的损失函数使图像像素点占比提高，实现网络参数的优化。通过编码器与解码器结构对车道线采样，实现语义分割与车道线像素点嵌入分割；并通过自适应DBSCAN聚类算法实现对邻域半径和最小样本个数两个参数的自主选择，引入H-Net网络中的图像逆透视变换与车道线拟合实现检测。最后，利用图森数据集对所设计模型进行验证。结果表明，所提出的车道线检测模型有较高的精度，能实现复杂场景下的车道线检测。
关键词：车道线检测;;双分支分割网络;;自动驾驶;;损失函数;;网络参数优化;;编码器;;解码器
基金资助：国家自然科学基金项目（51675257）;国家自然科学基金青年基金项目（51305190）;; 辽宁省教育厅基本科研项目（面上项目）（LJKMZ20220976）;; 辽宁省自然科学基金指导计划项目（20180550020）
