基于卷积神经网络的车道线检测拓展

基于卷积神经网络的车道线检测是一种比较常见的方法，它利用深度学习技术从图像中自动检测车道线。相比于传统的基于图像处理的方法，基于卷积神经网络的方法更加精准和智能，可以自适应地调整参数以适应不同的道路环境和光照条件。

除了基本的车道线检测，还可以通过对卷积神经网络进行拓展来实现更多的功能。例如：

1. 车道线跟踪：通过对连续帧图像进行处理，可以实现对车道线的跟踪和预测，从而帮助驾驶员更好地掌握车辆行驶状态和预测行驶轨迹。

2. 车道线识别：在不同的道路环境中，车道线的形状和颜色可能存在变化，因此可以通过卷积神经网络进行训练，从而实现车道线的自适应识别。

3. 车道线生成：在无法识别车道线的情况下，可以通过生成模型生成虚拟车道线，从而帮助驾驶员更好地掌握车辆行驶状态和预测行驶轨迹。