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基于深度学习的自动驾驶车道线检测与道路拓扑理解.docx
资料介绍
基于深度学习的自动驾驶车道线检测与道路拓扑理解
摘要：车道线检测与道路拓扑理解是自动驾驶环境感知的基础任务，为车辆提供车道位置、车道数量、车道连接关系等关键信息。本文系统分析了基于深度学习的车道线检测与道路拓扑理解技术，涵盖车道线分割、车道线实例检测、车道拓扑推理、端到端车道感知以及轻量化部署，深入探讨了车道线检测在自动驾驶系统量产中的工程实践与挑战。
一、引言
车道线检测是自动驾驶环境感知的基础任务，车辆需要精确知道车道线的位置、类型与车道数量，才能进行车道保持、变道与路径规划。传统的车道线检测方法基于图像处理技术，如边缘检测与霍夫变换，在简单场景中表现良好，但在复杂场景中性能下降。基于深度学习的车道线检测方法通过学习大量标注数据，在复杂场景中实现了更高精度的检测。2026年，车道线检测已成为自动驾驶感知系统的标准功能，在高速NOA与城市NOA中发挥着关键作用。
二、车道线分割
2.1 语义分割
车道线语义分割将图像中的车道线像素分类为车道线，输出车道线的像素级掩码。语义分割模型通过U-Net或DeepLab等编解码器架构，从图像中提取车道线特征，输出车道线的分割结果。
2.2 实例分割
车道线实例分割在语义分割的基础上，区分不同的车道线实例，为每条车道线分配独立的实例ID。实例分割在需要识别车道线数量与车道线顺序时具有重要作用。
三、车道线实例检测
3.1 基于锚点的方法
基于锚点的车道线检测方法将车道线检测建模为行分类问题，在图像的每一行上预测车道线存在的概率与位置。这种方法不需要密集分割，检测速度快，在弯曲车道线检测中性能较好。
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