卷积神经网络车道检测

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理的深度学习模型可以用于车道检测。车道检测是自动驾驶和智能驾驶中的重要任务之一，其目的是识别道路上的车道线并进行跟踪，以实现车辆的自动控制。

在使用CNN进行车道检测时，可以将图像作为输入，通过多个卷积层和池化层提取特征，最后通过全连接层输出检测结果。具体来说，可以使用卷积层来提取图像中的边缘和纹理等特征，使用池化层来降低特征图的维度，最后使用全连接层将特征映射到车道线的位置。

需要注意的是，在训练CNN模型时需要准备大量的标注数据，即包含车道线位置信息的图像数据。此外，还需要对模型进行优化和调参，以提高检测精度和鲁棒性。