恶劣天气下基于锚点的多尺度融合车道线检测及优化方法

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摘  要： 针对黑夜和大雾天气下车道线检测的问题，在数据预处理阶段采用改进的自适应伽马变换对过暗或漂白的图片进行增强，并利用暗通道先验法对大雾场景下的图像进行数据增强，从而降低干扰. 在特征提取阶段，采用改进的rotation forest block（RFB）网络提取（剩余7836字）

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