자율주행 차량을 위한 멀티 레이블 차선 검출 딥러닝 알고리즘

박채송; 이경수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박채송 (서울대학교) 이경수 (서울대학교)

저널정보: 한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제16권 제1호

발행연도: 2024.3

수록면: 29 - 34 (6page)

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This paper presents a multi-label lane detection method for autonomous vehicles based on deep learning. The proposed algorithm can detect two types of lanes: center lane and normal lane. The algorithm uses a convolution neural network with an encoder-decoder architecture to extract features from input images and produce a multi-label heatmap for predicting lane’s label. This architecture has the potential to detect more diverse types of lanes in that it can add the number of labels by extending the heatmap’s dimension. The proposed algorithm was tested on an OpenLane dataset and achieved 85 Frames Per Second (FPS) in end to-end inference time. The results demonstrate the usability and computational efficiency of the proposed algorithm for the lane detection in autonomous vehicles.

#Lane detection(차선 검출) #Autonomous vehicle(자율 주행) #Deep learning(딥러닝) #Autonomous driving perception(자율주행 인지)

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