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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本申请提供一种基于车道线检测的巡检机器人行驶决策方法。方法包括：采集巡检机器人在运行过程中的第一道路环境图像，并制作为数据集；利用数据集对基于行锚框选择的深度学习模型进行训练测试，得到权重文件；获取巡检机器人运行过程中采集的待测图像；由深度学习模型基于权重文件，并通过行锚框检测待测图像中的车道线信息；基于每个行锚框中的车道线信息，确定巡检机器人所在道路的两条车道线的第一中心点的位置信息，以及确定待测图像的第二中心点；当第一中心点与第二中心点的横向偏差距离大于预设阈值时，基于横向偏差距离重新规划巡检机器人的路径，以使巡检机器人回到两条车道线的中心部位，如此，有利于提高巡检机器人行驶的安全性。
主权项：1.一种基于车道线检测的巡检机器人行驶决策方法，其特征在于，所述方法包括：S100、采集巡检机器人在运行过程中的第一道路环境图像，并制作为数据集，其中，所述数据集包括标注了车道线的多个图像；S200、利用所述数据集对基于行锚框选择的深度学习模型进行训练测试，得到权重文件；S300、获取巡检机器人运行过程中实时采集的第二道路环境图像，以作为待测图像，其中，巡检机器人行驶在具有车道线的道路中；S400、由所述深度学习模型基于所述权重文件，并通过行锚框检测所述待测图像中的车道线信息；S500、基于每个行锚框中的车道线信息，确定巡检机器人所在道路的两条车道线的第一中心点的位置信息，以及确定所述待测图像的第二中心点的位置信息；S600、当所述第一中心点与所述第二中心点的横向偏差距离大于预设阈值时，基于所述横向偏差距离重新规划巡检机器人的路径，以使巡检机器人回到所述两条车道线的中心部位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于车道线检测的巡检机器人行驶决策方法
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