车道线检测技术综述.pptx

车道线检测技术是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）的关键组成部分，它涉及到车辆安全行驶和自主导航。本综述将探讨车道线检测的研究背景、技术难点、传统方法和基于深度学习的方法，以及常用的数据集和评价指标。车道线检测的重要性在于其对自动驾驶和ADAS的贡献。例如，车道偏离警告（Lane Departure Warning, LDW）和车道保持辅助（Lane Keeping Assist, LKA）系统能有效防止车辆意外偏离车道，减少交通事故。此外，自动驾驶技术可以实现精确到毫米级别的驾驶，消除因疲劳或酒驾造成的安全隐患，并为老年人、残疾人等提供便捷的出行选择。然而，车道线检测面临诸多技术挑战。车道线的外观特征相对单一，容易受到环境因素的影响，如光照变化、路面污染、周围车辆遮挡等。此外，收集的训练数据需覆盖各种行车环境，要求模型具备良好的鲁棒性。再者，城市复杂交通环境中的高车流量会导致车道线被遮挡，增加了检测难度。传统车道线检测方法通常包括一系列图像预处理步骤，如转换为灰度图像、直方图均衡化以增强对比度、高斯模糊以减少噪声、二值化以区分车道线与背景、边缘平滑、去除小区域、闭运算以及利用霍夫变换提取和筛选直线。这些方法虽然在一定程度上解决了问题，但面对复杂的交通场景，其性能有限。近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的车道线检测方法逐渐成为主流。例如，LaneNet结合了卷积神经网络（CNN）和后处理模块HNet，实现了端到端的车道线检测。Neven等人提出了一种实例分割方法，通过空间卷积神经网络（Spatial CNN, SCNN）来理解交通场景。Self Attention Distillation（SAD）利用自注意力机制学习轻量级的车道检测CNN。Line-CNN则引入了线提案单元，以端到端的方式检测交通线。这些深度学习方法通常在CULane和TuSimple等公开数据集上进行训练和评估。 CULane数据集包含大量不同天气和场景的图像，适合研究模型的泛化能力。TuSimple数据集则主要关注高速公路场景，提供了相对标准化的训练和测试数据。评价指标通常包括精度、召回率、F1分数等，以全面评估模型在车道线检测任务上的表现。总结来说，车道线检测是自动驾驶和ADAS的核心技术之一，其发展涉及图像处理、模式识别和深度学习等多个领域。随着技术的进步，未来车道线检测将更加准确、鲁棒，为智能交通系统带来更大的安全性和便利性。