【摘 要】
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本文以提高弯道检测效果为主要目的，并综合考虑检测速度，提出了一个基于残差网络的弯道增强车道线检测方法。该方法采用残差网络为主体框架，通过在损失函数中加入弯道结构约束条件实现弯道增强；另一方面，为了降低模型的复杂度，采用权值稀疏剪枝技术对模型进行缩减。实验结果表明，本文提出的弯道增强策略有效提高了在弯道场景下的算法性能，且对直线车道的检测性能影响较小。加入了权值稀疏剪枝策略之后，算法在性能未明显下降
【基金项目】
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吉林省重大科技专项项目（20200501013GX）； 吉林省预算内基本建设项目（2021C044-1）；
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本文以提高弯道检测效果为主要目的，并综合考虑检测速度，提出了一个基于残差网络的弯道增强车道线检测方法。该方法采用残差网络为主体框架，通过在损失函数中加入弯道结构约束条件实现弯道增强；另一方面，为了降低模型的复杂度，采用权值稀疏剪枝技术对模型进行缩减。实验结果表明，本文提出的弯道增强策略有效提高了在弯道场景下的算法性能，且对直线车道的检测性能影响较小。加入了权值稀疏剪枝策略之后，算法在性能未明显下降的前提下大幅减少了计算时间，更符合实际生产需求。
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