技术特征：
技术总结
本发明涉及一种多车道线识别方法及装置，包括以下步骤：采集若干张道路原始图像，生成图像数据集；构建深度学习网络模型，将图像数据集输入到深度学习网络模型中进行优化训练；在优化的过程中通过反卷积计算对特征图进行了还原，得到优化的深度网络学习模型；之后，将道路原始图像输入到训练好的深度学习网络模型中，得到待识别的道路图像的特征图；对上述待识别的道路图像的特征图进行拟合，得到车道线的识别结果图。即本发明中对深度学习模型进行改进，不仅降低了计算量，而且提高了车道线识别的准确度。
技术研发人员：樊超;宋雨佩;杨铁军;傅洪亮;闫洪涛;樊一飞;焦亚杰;邢超;陈立;靳婷
受保护的技术使用者：河南工业大学
技术研发日：2019.07.17
技术公布日：2019.10.22