车道线检测作为实现自动驾驶和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的核心技术之一，对车辆安全行驶和自主导航至关重要。将从技术挑战、传统方法、基于深度学习的方法以及常用数据集和评估指标等方面，对车道线检测技术进行全面概述。

技术挑战

车道线检测面临着诸多技术挑战，例如：

  • 环境因素影响: 光照变化、路面污染、车辆遮挡等因素容易干扰车道线的识别。
  • 数据依赖性: 训练数据的质量和多样性直接影响模型的鲁棒性和泛化能力。
  • 复杂交通场景: 城市交通环境中，高车流量和车道线遮挡给检测带来较大难度。

传统方法

传统的车道线检测方法主要依赖于图像处理技术，通常包含以下步骤：

  1. 图像预处理: 灰度转换、直方图均衡化、高斯模糊、二值化等操作，用于增强图像对比度，减少噪声干扰。
  2. 特征提取: 边缘检测、霍夫变换等算法，用于提取车道线的特征信息。
  3. 车道线拟合: 根据提取的特征，利用曲线拟合等方法确定车道线的位置和形状。

基于深度学习的方法

近年来，深度学习方法在车道线检测领域取得了显著进展，例如：

  • LaneNet: 结合卷积神经网络 (CNN) 和后处理模块 HNet，实现端到端的车道线检测。
  • Spatial CNN (SCNN): 通过空间卷积神经网络理解交通场景，实现实例分割。
  • 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: 引入线提案单元，以端到端的方式检测交通线。

数据集和评估指标

常用的车道线检测数据集包括 CULane 和 TuSimple 等，分别针对不同场景和需求。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1-score等。