【车道线检测论文】 LaneNet

论文《Towards End-to-End Lane Detection an Instance Segmentation Approach》提出LaneNet模型,通过二值分割和实例分割实现车道线检测。该模型包含二值分割分支和实例分割分支,解决车道线实例区分问题。使用聚类损失函数改进了车道线像素的聚类效果,H-Net模型动态学习透视变换矩阵参数,提高拟合质量和鲁棒性。在图森数据集上取得了96.4%的精度。

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论文名称:《Towards End-to-End Lane Detection an Instance Segmentation Approach》
论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.05591
参考代码(非官方):https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection

综述

背景介绍

传统车道线检测方法主要依赖于高度专门化,手工提取特征和启发式方法来分割车道线。在传统方法中,较为常见的手工特征有基于颜色的特征、结构传感器特征、Ridge特征等,结合Hough变换或卡尔曼滤波等方法实现车道线识别。识别出车道线之后,利用后期图像处理技术过滤掉误检等情况得到最终车道线。

近些年来,更为流行的方法是用深度网络提取深度特征代替手工特征,实现如像素级别的车道线分割。目前流行的深度学习车道线检测方法可以很好地分割出车道线像素,其较为大的感受野可以在标注模糊或无标注的情况下估计出大致车道线。

然而这些方法产生的二值化车道线分割图仍需要分离得到不同的车道实例。为处理这个问题,一些方法采用后处理来解决,主要是用启发式的方法,比如几何特性。但启发式方法计算量大且受限于场景变化鲁棒性问题。另一条思路是将车道检测问题转为多类别分割问题,每条车道属于一类,这样能实现端到端训练出分类好的二值图像。但该方法受限于只能检测预先定义好的固定数量的车道线,无法处理车道的变化。

基于此,作者提出了LaneNet模型,不仅能够得到车道线像素,还能将不同的车道线实例区分开。

得到车道线实例后,需要对每条车道线进行描述。最常用的描述方法是曲线拟合车道线模型,目前流行的曲线拟合模型有三次多项式,样条曲线,回旋曲线等。为了提高拟合质量且保持计算效率,通常

### 关于传统车道线检测方法的研究 传统车道线检测方法主要依赖图像处理技术和计算机视觉中的经典算法来实现车道线的提取和识别。这些方法通常包括边缘检测、颜色分割、霍夫变换等技术[^3]。 #### 基于图像处理的传统车道线检测 一种典型的基于图像处理的车道线检测方法是通过摄像头获取道路图像,随后应用一系列预处理操作(如灰度化、高斯模糊)以及特征提取步骤(如Canny边缘检测或Sobel算子)。之后,利用霍夫变换或其他几何拟合方法完成车道线的定位与跟踪。 对于希望深入研究此类方法的学者来说,可以从以下几类资源入手: 1. **学术论文** 学术界有许多专注于传统方法的经典文献可供参考。例如,《A Review of Lane Detection Techniques》是一篇全面综述了多种传统车道线检测方法的文章,涵盖了从简单的阈值分割到复杂的形态学运算等内容[^1]。 2. **公开数据集与工具包** 部分传统方法可能附带开源代码或实验结果供验证。例如Lanenet项目不仅提供了深度学习解决方案,还兼容部分传统算法作为对比测试的一部分[^4]。 3. **具体推荐PDF下载途径** 如果目标锁定某些特定历史文献,则建议访问Google Scholar (scholar.google.com),输入关键词如“traditional lane detection methods”,筛选符合条件的结果并尝试点击右侧菜单寻找免费版本或者联系作者索要原文档副本;另外IEEE Xplore Digital Library也是优质选择之一,尽管部分内容需付费订阅但仍存在不少开放存取选项可用作初步探索[^2]。 ```python import cv2 import numpy as np def detect_lane(image_path): image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=20, minLineLength=10, maxLineGap
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