基于卷积神经网络的车道线检测

车道线检测在自动驾驶中至关重要,本文聚焦基于卷积神经网络(CNN)的实现方法。通过准备标注数据,利用CNN学习图像特征,构建包含卷积、池化和全连接层的模型进行训练。最终,该模型能处理实时图像,实现车道线检测,助力车辆导航与控制。

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车道线检测是自动驾驶和驾驶辅助系统中的重要任务之一。它可以帮助车辆识别道路上的车道线,并据此进行导航和控制。本文将介绍如何使用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的方法进行车道线检测,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备训练数据。训练数据应包含带有已标注车道线的图像。可以手动标注车道线,或者使用已有的标注数据集。标注车道线的方法可以是在图像上手动绘制线条,或者使用特定的标注工具。

接下来,我们将使用CNN对图像进行训练,以学习车道线的特征。CNN是一种专门用于图像处理任务的深度学习模型。它可以自动从数据中学习图像的特征,并用于分类、检测等任务。

以下是一个简单的基于CNN的车道线检测模型的代码示例:

import tensorflow as tf

# 定义CNN模型
def lane_detection_model():
    model =<
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