深度学习检测车道线deep

深度学习在车道线检测中的应用已经取得了显著的成果。车道标记检测不仅可以提供相关道路信息，辅助车辆定位和前车检测，还可以提供更好的环境理解，为可能发生的危险状况做好准备。相比于传统的车道检测方法，车道标记检测可以更全面地感知整个视野内的车道标记，而不仅仅关注当前行车道。

深度学习方法在车道线检测中的网络架构和优化目标方面有着广泛的研究。基于深度学习的方法可以通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等模型，在欧几里得数据和顺序数据上取得了巨大的成功。此外，贝叶斯深度学习也引起了很多关注，可以直接在各种非欧几里得数据结构上进行监督学习。

车道线检测面临着光照、遮挡和磨损等挑战。为了克服这些挑战，现有方法可以分为基于手工特征提取和基于深度学习的方法。前者通常包括预处理、特征抽取和曲线拟合三个步骤，其中使用了颜色空间转换、均值滤波、定向可控滤波、SIFT、Canny、霍夫变换等技术。后者则通过深度学习网络自动学习特征和模式，克服了传统方法中需要手动设计特征的限制。

总结来说，深度学习在车道线检测中的应用已经取得了重要的突破，通过自动学习特征和模式，深度学习方法能够提供更准确、鲁棒和全面的车道线检测结果，为自动驾驶和智能交通系统的发展做出了重要贡献。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习——车道线检测](https://blog.csdn.net/qq_31329259/article/details/125289715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [车道标记检测中的深度学习：综述（Deep Learning in Lane Marking Detection: A Survey）](https://blog.csdn.net/weixin_43726913/article/details/116831648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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