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摘要：本文提出了一种使用卷积神经网络（CNN）的统一方法检测和对象检测的统一方法。利用Yolov5进行对象检测和用于汽车泳道检测的自定义顺序CNN模型，我们的系统在识别车道边界和各种物体的同时，包括车辆，行人和交通标志，可实现强大的实时性能。对基准数据集和现实世界情景的广泛评估表明了卓越的准确性和效率，使其适合在自动驾驶汽车等资源受限环境中部署。这项工作通过为同时进行汽车泳道检测和对象检测提供统一的框架，从而提高了驾驶安全性和自主权，从而有助于智能运输系统的发展。
主要关键词
