【摘 要】
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车道线识别算法的性能测试评价对于自动驾驶技术十分重要。目前车道线识别性能评价常用Accuracy、Precision、Recall、Io U、F1-Score、Dice系数等指标,存在评价维度单一和量化结果不精确的问题。此外,测试评价所采用数据集存在完备性、制作成本、标注准确性等问题。因此本文研究了车道线识别算法的测试评价方法,主要内容如下:1、研究了基于DCNN（Deep Convolution
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车道线识别算法的性能测试评价对于自动驾驶技术十分重要。目前车道线识别性能评价常用Accuracy、Precision、Recall、Io U、F1-Score、Dice系数等指标,存在评价维度单一和量化结果不精确的问题。此外,测试评价所采用数据集存在完备性、制作成本、标注准确性等问题。因此本文研究了车道线识别算法的测试评价方法,主要内容如下:1、研究了基于DCNN（Deep Convolutional Neural Networks,DCNN）的车道线识别算法;2、研究设计了车道线数据采集方法,采集案例区域（成都市）内多种类别与质量的车道线数据,筛选获得了不同场景下210帧车道线图像,并分别设计了基于经典机器视觉与基于DCNN的分割算法,提取了所获图像的感兴趣区域数据;3、运用专家评价方法对自然车道线质量进行评分,并建立了Mobile Net V2质量分类模型,采用专家评价结果训练优化;4、研究分析了车道数量、车道线类型、质量、车道半径对车道线识别算法性能的影响,据此设计开发了可进行变量分组的车道线场景测试数据集生成算法,可按需求重构测试场景;5、提出了一种车道线识别性能准确性的量化评价方法,并进行了初步验证。本文创新点:1、改进车道线识别算法性能的测试评价方法,其多维度的量化指标能更好满足评价需求,支持对算法的缺陷分析和改进;2、提出一种构建车道线测试评价数据集的方法,并生成了基于自然车道线及专家评价数据的车道线测试评价数据集,在覆盖场景、标注准确性、构建成本方面有较大的改善,相比纯仿真渲染数据集具有更高的真实性。测试验证结果表明,本文提出的测试评价方法可综合形状、颜色、缺损情况等维度对车道线识别算法性能进行更有针对性地量化与评价。
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