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基于视觉的车道线检测技术综述

孙鹏飞; 宋聚宝; 张婷; 周玉祥 北京新能源汽车技术创新中心有限公司; 北京市100176
  • 车道线检测
  • 计算机视觉
  • 深度学习
  • 目标检测分割

摘要:车道线检测是完全无人驾驶的关键推动因素。本文综述了近年来基于视觉的车道线检测技术的研究进展。车道线检测通常采用三个步骤进行处理,首先图像预处理得到感兴趣区域,然后预测车道线标记高频出现的区域,最后在该区域进行车道模型拟合。在这项工作中,我们对每个步骤的实现方法进行了详细分析,并展望了车道线检测技术的发展。得益于深度学习技术的进步,车道线检测技术取得了长足的发展,但同时带来了大规模数据集的需求和网络模型的不可解释性,未来的车道线检测技术挑战与机遇并存。

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