《表2 车道线检测正确率：多层感知器自监督在线修正的道路识别算法》

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《多层感知器自监督在线修正的道路识别算法》

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其中，所有测试图像均在非结构化道路上随机采集，包含无障碍道路、有行人与车辆的道路和弯道等路况.由图8可知，传统MLP算法在路面识别的完整性及准确度上存在缺陷，非道路区域会存在空隙，同时由于样本库中道路障碍不包含高楼，因此对整张图像进行处理时，高楼区域无法识别，影响检测效果的完整性.改进算法有效避免了此类缺陷，能完整地识别出非道路区域，并有效地去除识别区域中的空洞，连接断开的图像区域，使得边缘区域更加圆滑，保证路面的完整性，同时大幅度提升了算法的实时性.加入的自监督在线修正算法将相邻两帧图像的识别结果进行评估判断，不断剔除存在突变性错误的处理数据，用较优的处理数据进行数据替换，实现准确的道路区域识别检测.实验有效地验证了该算法对于非结构化道路的分类具有较高的准确性与稳定性.实时性与准确性是车道线检测的重要评价指标，因此表1和表2分别统计了两种算法的平均处理时间和准确率，当完整地识别障碍物区域时，才认为此次识别正确，误检帧数通过人工记录.