基于完整的车道检测过程和独特的任务要求,车道检测算法框架的核心设计可以概括为以下四个方面:(1)任务范式,侧重于车道实例级别的区分;(2)车道建模,将车道表示为神经网络中的一组可学习参数;(3)全局信息补充,增强对遮挡车道的检测;(4)透视效应消除,提供可用于下游应用的三维车道。对车道检测的全面调查应系统地探索这...
考虑到以往的综述年代有点老,近年来很多新的方法都不包含,于是萌生了写一篇车道线检测的综述的想法。但是当时笔者只对2D车道线检测理解比较深入,而近年来也有3D车道线检测的工作出现,所以在综述范围上就又有疑问了:只写2D还是2D和3D都写? 后来在看了3D车道线检测的相关论文后才明白:下游需要的都是基于自车的3D信...
自适应巡航控制、自动制动/转向离开、车道线保持系统、盲点辅助、车道线偏离警告系统和车道线检测是ADAS的代表。车道线检测向车辆的智能系统显示车道线线结构的几何特征的特定信息,以显示车道线标注的位置。本文综述了用于自动驾驶汽车车道线检测的方法。已经进行了系统的文献综述(SLR),以分析检测道路车道线的最精细方法,...
这是这篇综述论文得出的结论之一:在使用视觉传感器的自动驾驶汽车的3D车道检测算法中仍有很大的改进空间,仍然需要显著的改进。在此基础上,本综述定义、分析和审查了3D车道检测研究领域的当前成就,目前绝大部分进展都严重依赖于计算复杂的深度学习模型。此外,本综述涵盖了3D车道检测流程,调查了最先进算法的性能,分析了前...
1. 边缘检测方法 边缘检测法是基于单通道图像信息的,通过检测图像中的颜色和灰度变化来提取车道线。其中最常用的边缘检测方法是Canny算子,该算子能够在一定程度上减少噪声干扰,提高车道线的准确性。但是该方法容易受到光照、阴影和天气等外部因素的影响,导致检测效果不稳定。 2. 霍夫变换方法 霍夫变换法是一种常用的...
1）车道线的外观特征简单。2）车道检测的数据集从多种行车环境下收集而来，需要模型具有较强的鲁棒性。3）由于城市行车环境中车流量较大，周围车辆车道线遮挡4）现实交通场景中不同的光线强度，车道线的清晰程度会受很大的影响。9 基于传统方法 10 传统方法 1.转为灰度图像2.直方图均衡化3.高斯模糊4.二值化5....
车道线, 检测, 深度学习, 单目图像, 综述 一、车道线检测技术概览 1.1 车道线检测技术的重要性 车道线检测技术在现代交通系统中扮演着至关重要的角色。随着自动驾驶技术的快速发展,车道线检测已成为确保车辆安全行驶的关键技术之一。通过准确识别和跟踪车道线,自动驾驶系统可以实现车道保持、车道偏离预警等功能,从而显著...
3D 车道探测网络 普及单目 3D 车道线检测领域的开创性工作是来自通用汽车以色列研究中心的3D-LaneNet (ICCV 2019)。3D LaneNet 不需要诸如平坦地面假设之类的脆弱假设,它只假设对局部路面的摄像机滚动为零。与 2D LaneNet 一样,它也估计 2D 透视图像和 3D 局部道路平面之间的单应变换。与直接预测单应矩阵的 LaneNe...
近期参与到了手写AI的车道线检测的学习中去,以此系列笔记记录学习与思考的全过程。车道线检测系列会持续更新,力求完整精炼,引人启示。所需前期知识,可以结合手写AI进行系统的学习。 二 摘要 车道线检测是一种环境感知应用,其目的是通过车载相机或雷达来检测车道线。首先,介绍车道线检测的任务简介,其次介绍车道线检测数...
本文综述了现有的车道线检测算法及其特点,主要包括传统方法和深度学习方法两大类。 传统方法主要基于图像处理和计算机视觉技术,包括基于阈值、边缘检测、霍夫变换、模板匹配等方法。这些方法具有简单易懂、处理速度快等优点,但存在着对光照、雨雪等天气条件的影响以及对车道线颜色和形状的依赖性等缺点。 深度学习方法则是...