基于卷积神经网络的车道线检测

车道线检测是自动驾驶和驾驶辅助系统中的重要任务之一。它可以帮助车辆识别道路上的车道线，并据此进行导航和控制。本文将介绍如何使用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的方法进行车道线检测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备训练数据。训练数据应包含带有已标注车道线的图像。可以手动标注车道线，或者使用已有的标注数据集。标注车道线的方法可以是在图像上手动绘制线条，或者使用特定的标注工具。

接下来，我们将使用CNN对图像进行训练，以学习车道线的特征。CNN是一种专门用于图像处理任务的深度学习模型。它可以自动从数据中学习图像的特征，并用于分类、检测等任务。

以下是一个简单的基于CNN的车道线检测模型的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义CNN模型
def lane_detection_model():
    model =<