一种基于神经网络模型的车道线检测方法

一种基于神经网络模型的车道线检测方法，包括以下4个步骤：步骤1，数据整理与收集模块，整合多个数据集，重新标注与清洗筛选，构建新的车道线检测训练数据集，确保标签一致性与数据质量；步骤2，图像数据预处理模块，数据预处理流程采用裁剪、缩放、翻转、变形、色调调整、噪音添加、中值滤波等方式对训练图像进行增强处理；步骤3，模型训练模块，采取多模型多步骤的训练，并针对不同训练阶段调整数据采样分布；步骤4，检测结果生成与融合模块，车道线检测结果生成与融合，采用了两种方式对输出结果进行加强，本方法通过综合多个模型、动态调整数据分布和后处理步骤，提高了车道线检测方法的准确性和鲁棒性。