%0 Journal Article %A 刘丹 %A 曾祥银 %A 郑伯川 %T 基于深度卷积神经网络和聚类的左右轨道线检测 %D 2021 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2021030385 %J 计算机应用 %P 2324-2329 %V 41 %N 8 %X 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。 %U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2021030385