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초록·키워드
This paper presents a multi-label lane detection method for autonomous vehicles based on deep learning. The proposed algorithm can detect two types of lanes: center lane and normal lane. The algorithm uses a convolution neural network with an encoder-decoder architecture to extract features from input images and produce a multi-label heatmap for predicting lane’s label. This architecture has the potential to detect more diverse types of lanes in that it can add the number of labels by extending the heatmap’s dimension. The proposed algorithm was tested on an OpenLane dataset and achieved 85 Frames Per Second (FPS) in end to-end inference time. The results demonstrate the usability and computational efficiency of the proposed algorithm for the lane detection in autonomous vehicles.
본문·목차
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