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Donghoon Chang (IIIT-Delhi) Vinjohn Chirakkal (Springcloud) Shubham Goswami (IIT-Delhi) Munawar Hasan (IIIT-Delhi) Taekwon Jung (Springcloud) Jinkeon Kang (IIIT-Delhi) Seok-Cheol Kee (Chungbuk National University) Dongkyu Lee (Chungbuk National University) Ajit Pratap Singh (IIIT-Delhi)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2019
발행연도
2019.10
수록면
1,538 - 1,542 (5page)

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Autonomous driving is becoming one of the leading industrial research areas. Therefore many automobile companies are coming up with semi to fully autonomous driving solutions. Among these solutions, lane detection is one of the vital driver-assist features that play a crucial role in the decision-making process of the autonomous vehicle. A variety of solutions have been proposed to detect lanes on the road, which ranges from using hand-crafted features to the state-of-the-art end-to-end trainable deep learning architectures. Most of these architectures are trained in a traffic constrained environment. In this paper, we propose a novel solution to multi-lane detection, which outperforms state of the art methods in terms of both accuracy and speed. To achieve this, we also offer a dataset with a more intuitive labeling scheme as compared to other benchmark datasets. Using our approach, we are able to obtain a lane segmentation accuracy of 99.87% running at 54.53 fps (average).
#Autonomous Driving #Lane Detection #Segmentation #Deep Learning #Computer Vision

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. DATASET
3. METHODOLOGY
4. EXPERIMENTS AND RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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