基于深度学习的车道线检测系统的设计与实现

资 源 简 介

基于深度学习的车道线检测系统的设计与实现

详 情 说 明

车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)中的关键技术之一。随着深度学习的发展，基于神经网络的车道线检测方法在准确性和鲁棒性上已经超越了传统图像处理技术。

系统设计通常包含以下核心模块：首先通过卷积神经网络提取图像特征，常用的骨干网络包括VGG、ResNet或轻量级的EfficientNet。特征提取后使用编码器-解码器结构或空间卷积等操作来增强车道线的空间信息。最后通过后处理算法将网络输出转换为可用的车道线参数。

实现过程中有几个关键点需要特别注意：数据增强策略对提升模型泛化能力至关重要，包括随机旋转、亮度调整和模拟不同天气条件等。损失函数设计通常结合分类损失和结构损失，以同时优化检测准确性和几何连续性。实时性优化也是工程实现的重点，需要通过模型剪枝、量化等技术满足车载设备的计算资源限制。

现代先进方法还引入了注意力机制、多任务学习等技术，进一步提升在复杂场景下的检测性能。这类系统在实际部署时还需要考虑不同道路条件、光照变化和遮挡情况的处理能力。