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發(fā)布時(shí)間：2023-03-16 11:04:20 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：m.derer.cn
車道線檢測(cè)是自動(dòng)駕駛中的一個(gè)基礎(chǔ)模塊，其實(shí)也是一個(gè)由來已久的任務(wù)，早期已有很多基于傳統(tǒng)圖像處理實(shí)現(xiàn)的車道線檢測(cè)算法。 但隨著大家研究的深入，車道線檢測(cè)任務(wù)所應(yīng)對(duì)的場(chǎng)景越來越多樣化，逐步已經(jīng)脫離了對(duì)于“白、黃色線條”這種低階理解。 目前更多的方式是尋求對(duì)于語(yǔ)義上車道線存在位置的檢測(cè)，即使它是模糊的、被光照影響的、甚至是完全被遮擋的。 自我車道檢測(cè)主要是對(duì)當(dāng)前車道及其邊界進(jìn)行檢測(cè)，主要應(yīng)用于在線，例如通過車道偏離檢測(cè)讓自動(dòng)駕駛汽車保持在當(dāng)前車道上。
在車道線檢測(cè)中這個(gè)問題影響比較大。 語(yǔ)義線的檢測(cè)需要對(duì)全局有很好的感知才能實(shí)現(xiàn)良好的定位。 對(duì)于車道線的定位只有靠周圍車流走向這種全局信息才能很好地定位。 間接完成了增大感受野，增加全局信息的目標(biāo)，但是速度更慢了。
自我車道檢測(cè)主要是對(duì)當(dāng)前車道及其邊界進(jìn)行檢測(cè)，主要應(yīng)用于在線，例如通過車道偏離檢測(cè)讓自動(dòng)駕駛汽車保持在當(dāng)前車道上。 該方法針對(duì)路面檢測(cè)和分割問題，如圖1所示，結(jié)合FCN和U-Net提出一個(gè)網(wǎng)絡(luò)Up-Convolutional Networks，在速度和精度方面得到不錯(cuò)的效果。
