摘要：提出一種基于語義分割的車輛行駛車道定位方法.首先采用“編碼器-解碼器”網絡架構實現多車道語義分割,通過最大池化計算的池化索引來進行非線性上采樣,消除上采樣的學習需要;然后結合目標檢測YOLO v2算法,判斷行駛車輛所屬車道的位置,從而進行車道定位.利用卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院公布的數據集(KITTI)中城市道路(UM)的數據制作訓練和測試數據庫,并將其公開.該算法可以實現端到端訓練,網絡結構簡單、速度快、內存需求低,每幀圖像的執行速度在60 ms以內.